hive执行sql提交到yarn上的任务名字是被处理过的,通常只能显示sql的前边一段和最后几个字符,这样就会带来一些问题: 1)相近时间提交了几个相近的sql,相互之间无法区分: 2)一个任务有问题,想看下这个任务具体执行的是什么?是谁的任务? 通过以下方法可以查看: 1)如果任务正在running,进入yarn的ApplicationMaster页面,进入job,点击configuration,右上角过滤框输入“hive.query.string”即可,如图: 2)如果任务已经结束,进入hi

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

安装hadoop 和 hive我就不多说了,网上太多文章 自己看去 首先,在机器上打开hiveservice hive --service hiveserver -p 50000 & 打开50000端口,然后java就可以使用java连了,需要的jar包我发个图片 就这多jar包,必须的 不多说,直接上代码 package asia.wildfire.hive.service; import java.sql.*; import java.sql.Date; import java.text.S

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

在地铁上看了zabbix 的书发现 "报警执行远程命令" 远程命令整个过程:  items -> triggers -> action -> remote commands 1.创建一个 mysql / oracle items 页面流程: Configuration -> Hosts > Items 里面的内容不贴图了, 有基础的朋友都明白 2.配置mysql / oracle triggers 页面流程: Configuration -> Hos

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

spark任务提交到yarn上命令总结 1. 使用spark-submit提交任务 集群模式执行 SparkPi 任务,指定资源使用,指定eventLog目录 spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --conf spark.eventLog.dir=hdfs://dbmtimehadoop/tmp/spark2 \ --deploy-mode cluster \ --driver-memo

3.hue与其他框架的集成 3.1.hue与hadoop的HDFS以及yarn集成 第一步:更改所有hadoop节点的core-site.xml配置 记得更改完core-site.xml之后一定要重启hdfs与yarn集群 <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name&

透过IL看C# switch语句(上) 摘要: switch语句是 C#中常用的跳转语句,可以根据一个参数的不同取值执行不同的代码.本文介绍了当向 switch语句中传入不同类型的参数时,编译器为其生成的 IL代码.这一部分介绍的是,在 switch语句中使用整数类型和枚举类型的情况. switch语句是 C#中常用的跳转语句,可以根据一个参数的不同取值执行不同的代码. switch语句可以具备多个分支,也就是说,根据参数的 N种取值,可以跳转到 N个代码段去运行.这不同于 if语句,一条单独的

y欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 “spark已经比较头痛了,还要将其运行在yarn上,yarn是什么,我一点概念都没有哎,再怎么办啊.不要跟我讲什么原理了,能不能直接告诉我怎么将spark在yarn上面跑起来,I'm a dummy, just told me how to do it.” 如果你和我一样是一个对形而上的东西不是太感兴趣,而只纠结于怎么去做的话,看这份guide保证不会让你失望, :). 前期准备 本文所有的操作基于arch linux,保证下述软件已经安装 jdk

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/448.htm 如果你已经有一个正常运行的Hadoop Yarn环境,那么只需要下载相应版本的Spark,解压之后做为Spark客户端即可. 需要配置Yarn的配置文件目录,export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 这个可以配置在spark-env.sh中. 运行命令: cd $SPARK_HOME/bin ./spark-shell \ --master yarn-client

运行脚本,提交job 往YARN提交Samza job要使用run-job.sh这个脚本. samza-example/target/bin/run-job.sh  --config-factory=samza.config.factories.PropertiesConfigFactory  --config-path=file://$PWD/config/hello-world.properties 这脚本的内容是什么呢? exec $(dirname $0)/run-class.sh or

作者从容错.性能等方面优化了长时间运行在yarn上的spark-Streaming作业 对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Strea

看了非常多 MySQL 相关的书籍和文章,没有看到过如此优秀的专栏.所以未来一段时间我会梳理读完该专栏的所学所得. 当我们在执行该查询语句的时候我们在干什么 mysql> select * from T where ID=10: 让我们先来看一个架构示意图 MySQL 架构被清晰的分为了两层,服务器层 | 存储引擎层. 服务器层一般用于存放一些可以跨存储引擎执行的功能,Server 层包括连接器.查询缓存.分析器.优化器.执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日

通过oozie job id可以查看流程详细信息,命令如下: oozie job -info 0012077-180830142722522-oozie-hado-W 流程详细信息如下: Job ID : 0012077-180830142722522-oozie-hado-W --------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    今天在看oozie时发现能在hue中执行hive 脚本,主要是hue 和 oozie结合使用,下面介绍下怎么使用的,挺恶心的,哈哈(在这里就不哔哔了) 提交oozie定时作业 1.进入hue界面,点击workflows工作流,编辑workflows 2.创建工作流 本文以hive2作业sql任务为例,拖拽hive2到action区域. 3.创建sql脚本,主要就是随随便便创建个表玩玩,别烦我哦 CREATE TABLE if NOT EXISTS dw_serv_checi_query_

目录 目录 1 1. 约定 1 2. 安装Scala 1 2.1. 下载 2 2.2. 安装 2 2.3. 设置环境变量 2 3. 安装Spark 2 3.1. 下载 2 3.2. 安装 2 3.3. 配置 3 3.3.1. 修改conf/spark-env.sh 3 4. 启动Spark 3 4.1. 运行自带示例 3 4.2. SparkSQL Cli 4 5. 和Hive集成 4 6. 常见错误 5 6.1. 错误1:unknown queue: thequeue 5 6.2. SPARK

一条SQL查询语句是如何执行的? 前言 ​ 大家好,我是WZY,今天我们学习下MySQL的基础框架,看一件事千万不要直接陷入细节里,你应该先鸟瞰其全貌,这样能够帮助你从高维度理解问题.同样,对于MySQL 的学习也是这样.平时我们使用数据库,看到的通常都是一个整体.比如,你有个最简单的表,表里只有一个 ID 字段,在执行下面这个查询语句时: mysql> select * from T where ID=10: ​ 我们看到的只是输入一条语句,返回一个结果,却不知道这条语句在 MySQL 内部的

http://qq85609655.iteye.com/blog/2113960 1)我们先通过status命令查看Mysql运行状态 mysql> status; -------------- mysql Ver 14.14 Distrib 5.1.73, for redhat-linux-gnu (x86_64) using readline 5.1 Connection id: 113752 Current database: information_schema Current user

对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止.任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复.YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的.但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求.成功并不一定意味着没有技术挑战. 这篇博客总结了在安全的YARN集群上,运行一个关键任务且长时间的Spark Streaming作业的经验.您将学习如何将Spark Streaming应用程序提交到YARN群