概述 最近公司在使用Tez,今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔.Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能.Tez并不直接面向最终用户--事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快.扩展性更好的应用程序.Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台.但是,有很多用例需要近乎实时的查询处理性能.还有一些工作则不太适合MapReduce,例如机器学习.Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景. Tez构建在YARN

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.配置步骤如下: 1.启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可  编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:<property><name>hive.metastore.uris</name>

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map

前一篇文章是Spark SQL的入门篇Spark SQL初探,介绍了一些基础知识和API,可是离我们的日常使用还似乎差了一步之遥. 终结Shark的利用有2个: 1.和Spark程序的集成有诸多限制 2.Hive的优化器不是为Spark而设计的,计算模型的不同,使得Hive的优化器来优化Spark程序遇到了瓶颈. 这里看一下Spark SQL 的基础架构: Spark1.1公布后会支持Spark SQL CLI . Spark SQL的CLI会要求被连接到一个Hive Thrift Server

使用的是idea编辑器 spark sql从hive中读取数据的步骤:1.引入hive的jar包 2.将hive-site.xml放到resource下 3.spark sql声明对hive的支持 案例: def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}") .master(

[SQL]关于无法附加文件的错误 1.错误信息如下: 2.估计是权限问题右击属性,把权限开一下 3.然后就附加成功了~~ ———————————————————————————————————————— 以下是网上其他解决办法: sql server 2005附加数据库错误:尝试打开或创建物理文件 http://blog.sina.com.cn/s/blog_610c1cad0100q4nv.html 无法打开物理文件 "E:\works\database\northwnd\northwnd.m

SQL Server无法收缩日志文件 2 因为逻辑日志文件的总数不能少于 2问题 最近服务器执行收缩日志文件大小的job老是报错 我所用的一个批量收缩日志脚本 USE [master] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[ShrinkUser_DATABASESLogFile] Script Date: 01/05/2016 09:52:39 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON

SQL Server数据库备份有两种方式,一种是使用BACKUP DATABASE将数据库文件备份出去,另外一种就是直接拷贝数据库文件mdf和日志文件ldf的方式.下面将主要讨论一下后者的备份与恢复.本文假定您能熟练使用SQL Server Enterprise Manager(SQL Server企业管理器)和SQL Server Quwey Analyser(SQL Server查询分析器)1.正常的备份.恢复方式 正常方式下,我们要备份一个数据库,首先要先将该数据库从运行的数据服务器中断开

Web Storage分为两类: - sessionStorage:数据保存在session 对象中(临时) - localStorage:数据保存在本地硬件设备中(永久) sessionStorage: 保存数据的两种方法: sessionStorage.setItem('key','val'); sessionStorage.key = 'val'; 读取数据的两种方法: sessionStorage.getItem('key'); var temp = sessionStorage.key

通过Sql语句直接返回XML文件 select UserID,UserName,AccountName,LoginPassword from users for xml raw('Users') ,root ('User') --Users为子节点名称 User为根节点名称 生产文件格式如下 <User> <Users UserID="88103" UserName="Manager" AccountName="adminManager&

在SQL Server中对表进行分区管理时,必定涉及到文件与文件组,关于文件与文件组如何创建在网上资料很多,我博客里也有两篇相关转载文件,可以看看,我这就不再细述,这里主要讲几个一般网上很少讲到的东西,但有时候却很重要. 前面内容主要摘自SQL的联机帮助: 1.一个文件或文件组不能由多个数据库使用.例如,任何其他数据库都不能使用包含 sales 数据库中的数据和对象的文件 sales.mdf 和 sales.ndf. 2.一个文件只能是一个文件组的成员. 3.一个文件组可以包含多个文件,一个数据

解决方法: 方法1.无法打开可以能是没有权限.如果是这样以管理员身份运行Managerment Studio就可以了. 方法2.找到指定的数据库文件.右键属性-->安全-->勾上  ‘完全控制’. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 问题发生的上下

直接附加就可以,SQL 会提示LOG文件找不到,可删除提示的错误行,只附加MDF文件,附加成功后,SQL会自动创建LOG文件.

在有些时候,想要控制hql执行的mapper,reducer个数,reducer设置过少,会导致每个reducer要处理的数据过多,这样可能会导致OOM异常,如果reducer设置过多,则会导致产生很多小文件,这样对任务的执行以及集群都不太好.通常情况下这两个参数都不需要手动设置,Hive会根据文件的大小和任务的情况自动计算,但是某些特殊情况下可能需要进行调优,下面列举两个常用的调优场景看看这两个参数在调优的时候都是怎么用的: 方法一:设置reducer个数 reducer个数最直接的影响是hq

原文:SQL SERVER数据库删除LOG文件和清空日志的方案 数据库在使用过程中会使日志文件不断增加,使得数据库的性能下降,并且占用大量的磁盘空间.SQL Server数据库都有log文件,log文件记录用户对数据库修改的操作.可以通过直接删除log文件和清空日志在清除数据库日志. 一.删除LOG 1.分离数据库.分离数据库之前一定要做好数据库的全备份,选择数据库——右键——任务——分离. 勾选删除连接 分离后在数据库列表将看不到已分离的数据库. 2.删除LOG文件 3.附加数据库,附加的时候

SQL SERVER 查看mdf ldf文件路径 select filename from sysfiles

直接上代码,代码中有详细注释: 1 public class CheckUpdateManager { 2 private static final String TAG = "CheckUpdateManager"; 3 private ProgressDialog mWaitDialog; 4 private Context mContext; 5 private boolean mIsShowDialog; 6 private RequestPermissions mCaller

hive sequencefile导入文件遇到FAILED: SemanticException Unable to load data to destination table. Error: The file that you are trying to load does not match the file format of the destination table.错误 原因 这是因为SequenceFile的表不能使用load来加载数据,只能导入sequence类型的数据 解决办

数据库状态 (database states) 查询数据库的当前状态 : 1.查询所有数据库的状态 ,通过sys.databases目录视图的state_desc列 user master go select state_desc ,[name] from sys.databases go 2.查询指定数据库的状态,通过DATABASEPROPERTYEX函数的Status属性 select DATABASEPROPERTYEX('demoData','status')go  状态: ONLIN

转自:https://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3504380.html?utm_source=tuicool SQLSERVER将数据移到另一个文件组之后清空文件组并删除文件组 总结: ()如果是一个文件组内只有一个文件 ~~把所有在该文件组内的表删除聚集索引,然后新建聚集索引至新的文件组 ()如果是一个文件组内多个文件 []把某个文件清空转移到其他文件:使用DBCC SHRINKFILE(要移动数据的数据文件逻辑名称,EMPTYFILE) []把该文件组内所有文件内数