SQL如何在Mapreduce执行 左边是数据表,右边是结果表,这条 SQL 语句对 age 分组求和,得到右边的结果表,到底一条简单的 SQL 在 MapReduce 是如何被计算, MapReduce 编程模型只包含 map 和 reduce 两个过程,map 是对数据的划分,reduce 负责对 map 的结果进行汇总. select id,age,count(1) from student_info group by age 首先看 map 函数的输入的 key 和 value,输入主要

前言: 最近发现hivesql的执行速度特别慢,前面我们已经说明了left和union的优化,下面咱们分析一下增加或者减少reduce的数量来提升hsql的速度. 参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238.html 分析: and o.create_time = '2015-10-10'; 上一篇博文已经说明了,需要8个map,1个reduce,执行的速度:52秒.详细记录参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4873238

Bash参考手册 目录 1简介 1.1什么是Bash? 1.2什么是shell? 2定义 3基本外壳功能 3.1 Shell语法 3.1.1外壳操作 3.1.2报价 3.1.2.1逃逸角色 3.1.2.2单引号 3.1.2.3双引号 3.1.2.4 ANSI-C引用 3.1.2.5特定于语言环境的翻译 3.1.3评论 3.2 Shell命令 3.2.1简单命令 3.2.2管道 3.2.3命令列表 3.2.4复合命令 3.2.4.1循环结构 3.2.4.2条件结构 3.2.4.3分组命令 3.2.

-- ::, INFO [main] org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ReduceSinkOperator: RECORDS_OUT_INTERMEDIATE:, -- ::, FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred.YarnChild: Error running child : java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.orc.impl.DynamicB

Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓,通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑,掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点,从而能够实现更有针对性的优化.此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的,看似不等价的SQL其实是等价的SQL.可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙. 要想学SQL执行计划,就需要学习查看执行计划的命令:explain,在查询语句的SQL前面加上关键字explain是查看执行计划的基本方法. 本文首发于公众号[五分钟

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

一.前言 公司实用Hadoop构建数据仓库,期间不可避免的实用HiveSql,在Etl过程中,速度成了避无可避的问题.本人有过几个数据表关联跑1个小时的经历,你可能觉得无所谓,可是多次Etl就要多个小时,非常浪费时间,所以HiveSql优化不可避免. 注:本文只是从sql层面介绍一下日常需要注意的点,不涉及Hadoop.MapReduce等层面,关于Hive的编译过程,请参考文章:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 二.准备数据

      在介绍sparkSQL之前.我们首先来看看,传统的关系型数据库是怎么执行的.当我们提交了一个非常easy的查询: SELECT a1,a2,a3 FROM tableA Where condition 能够看得出来,该语句是由Projection(a1,a2,a3).Data Source(tableA).Filter(condition)组成.分别相应sql查询过程中的Result.Data Source.Operation,也就是说SQL语句按Result-->Data Sour

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

带limit的hivesql排序   select requestdomain,count(1) as cnt from ods_cndns_real_log where dt = 20160707 group by requestdomain order by cnt desc limit 1000; 生成两个mr:第一步先group by:第二步将数据放到一个reduce上执行.如果group by后的数据量超大,不可取.任务可能会失败.   select requestdomain,cou

转自:http://blog.csdn.net/gexiaobaohelloworld/article/details/7719163 入口:bin/hive脚本中,环境检查后执行ext中的cli.sh,进入主类:CliDriver.main. CliDriver.main:进入cli.processLine,处理分号";"分割为一条一条语句,再进processCmd. processCmd:处理quit/exit,再处理source,处理!,处理list:else建立CommandP

一.Hive-sql优化 #增加reducer任务数量(拉取数量分流) ; #在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认为false set hive.exec.parallel=true; #增加同一个sql允许并行任务的最大线程数 ; #设置reducer内存大小 ; set mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx3584m; -- -Xmx 设置堆的最大空间大小. #mapjoin相关设置,小表加载到内存,无reduceset hive.mapjoin.s

一.常用聚合函数 count():计数 count(distinct 字段) 去重统计 sum():求合 avg():平均 max():最大值 min():最小值 二.hivesql执行顺序 from --> where --> group by --> having --> select--> order by--> limit 三.常用函数 1.毫秒时间戳转日期精确到秒 select from_unixtime(cast(1636462527000/1000 as

执行环境有全局执行环境和函数执行环境之分,每次进入一个新执行环境,都会创建一个搜索变量和函数的作用域链.函数的局部环境不仅有权访问函数作用于中的变量,而且可以访问其外部环境,直到全局环境.全局执行环境只能访问全局执行环境的变量和函数,不能直接访问局部环境中的信息:变量的执行环境有助于确定何时应该释放内存.离开作用域的值会被标记为可以回收,将在垃圾收集期间被删除.javascript中有“标记清楚” 和 “引用计数” 两种垃圾收集算法. 执行环境 (execution context) 执行环境是

Linux常用命令,用于不挂断的执行程序. nohup命令:如果你正在运行一个进程,而且你觉得在退出帐户时该进程还不会结束,那么可以使用nohup命令.该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程.nohup就是不挂起的意思( no hang up). nohup Command [ Arg ... ] [ & ] 如果不将 nohup 命令的输出重定向,输出将附加到当前目录的nohup.out 文件中.如果当前目录的 nohup.out 文件不可写,输出重定向到 $HOME/nohu

由于经常需要到服务器上执行些命令,有些命令懒得敲,就准备写点脚本直接浏览器调用就好了,比如这样: 因为线上有现成的Apache,就直接放它里面了,当然访问安全要设置,我似乎别的随笔里写了安全问题,这里就不写了. vim /etc/httpd/conf/httpd.conf LoadModule cgid_module modules/mod_cgid.so AddHandler cgi-script .cgi .py ScriptAlias /cgi-bin/ "/var/www/cgi-bin

javascript从定义到执行,JS引擎在实现层做了很多初始化工作,因此在学习JS引擎工作机制之前,我们需要引入几个相关的概念:执行环境栈.全局对象.执行环境.变量对象.活动对象.作用域和作用域链等,这些概念正是JS引擎工作的核心组件.这篇文章的目的不是孤立的为你讲解每一个概念,而是通过一个简单的demo来展开分析,全局讲解JS引擎从定义到执行的每一个细节,以及这些概念在其中所扮演的角色. var x = 1; //定义一个全局变量 x function A(y){ var x = 2; //

在Windows 7 SP1 电脑上执行Cake的的例子 http://cakebuild.net/docs/tutorials/getting-started ,运行./Build.ps1 报下面的错误 PS D:\Workshop\GitHub\cakebuildexample> ./build.ps1 -Target Default Preparing to run build script... Join-Path : 无法将参数绑定到参数"Path",因为该参数是空值.

异常处理汇总-数据库系列  http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522990.html 一般都是清理垃圾清理过头了,把不该删的目录删了 网上说法: 问题描述: 1.sqlserver 打开表提示:目录名称无效 2.在执行sql语句时提示:在执行批处理时出现错误.错误消息为: 目录名无效 3.所有的数据库都存在1跟2的问题 问题分析: 1.操作系统重装或进行过系统镜像还原,导致temp目录下的文件夹丢失. 2.杀毒软件误删. 3.被人为或其他软件删除. 解决方案:

前面好几篇文章,老周都跟大伙伴们聊了跟应用程序域有关的话题,干脆咱们一聊到底吧,做学问就应该这样,有恒心. App Domain的创建新应用程序域的方法中,有一个特殊的重载: public static AppDomain CreateDomain(string friendlyName, Evidence securityInfo, AppDomainSetup info, PermissionSet grantSet, params StrongName[] fullTrustAssembl

在以往版本中,后台任务都是以独立的专用进程来运行,因此,定义后台任务代码的类型都要位于 Windows 运行时组件项目中. 不过,在14393中,SDK 作了相应的扩展,不仅支持以前的独立进程中运行后台任务,也允许后台任务与应用程序位于同一个进程中执行,即单进程后台任务(Single – Process). 听起来很高深?其实很Easy,和以往的多进程模式的后台任务差不多,只是有以下两点不同: 对于独立进程的后台任务,实现方法是实现 IBackgroundTask 接口,然后实现 Run 方法: