该python脚本是用于执行hive脚本的，需要设置hive的可执行环境变量，其实质转化为shell下命令 hive -e 'sql语句’ 的方式执行，然后把结果重定向到控制台显示。...注：由于该脚本是直接调用shell中的hive命令，所以需要在安装hive的服务器上执行。...使用前置条件：（1）安装hadoop和hive，并启动完hadoop；（2）已配置好hive的环境变量，确保在shell中能正常执行hive。 #!...bin/python #-*-coding:utf-8 -*- import subprocess import traceback sql = """ # 书写hql脚本 ; """ cmd = 'hive...select * from app_tianhe_zym_item_reason_dtl_da where order_dt = '2016-01-26' limit 10; """ cmd = 'hive
因此，为查询触发执行任务的时间消耗可能会比实际作业的执行时间要多的多。 Hive 可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。...Example 本地模式执行如下所示： hive> SET hive.exec.mode.local.auto=true; hive> SET hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max...SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec OK 55 Time taken: 7.542 seconds, Fetched: 1 row(s) 远程模式执行如下所示...CPU Time Spent: 4 seconds 200 msec OK 55 Time taken: 89.256 seconds, Fetched: 1 row(s) 我们可以看到在本地模式下只需执行...7.542s，而在远程模式下执行却需要执行89.256s。
2. hive执行过程实例分析 Hive 将 HQL 转换成一组操作符（Operator），比如 GroupByOperator, JoinOperator 等 操作符 Operator 是 Hive...sql # 查看当前语句执行计算 --Operator 操作符：hive执行任务的时候的最小的执行单元 --这里的操作符1）hdfs的读写 2）mapreduce的操作 --执行计划实质上就是...(比如，10w+级别的计算，用 160个 reduce，那是相当的浪费，1 个足够) 了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。...当然也可以使用 limit 的办法来减少某个表参与 join 的数据量， 但对于需要笛卡尔积语义的需求来说，经常是一个大表和一个小表的 Join 操作， 结果仍然很大（以至于无法用单机处理），这时...但是当 Hive 查询处理的数据量比较小时，其实没有必要启动分布式模式去执行，因为以分布式方式执行就涉及到跨网络传输、多节点协调等，并且消耗资源。
执行Hive查询时出现OOM 写在前面 报错：Error: Java heap space 实验场景 日志信息 StckOverFlow的回答 ---- ---- 写在前面 Hive执行引擎：Hive.../java-lang-outofmemoryerror-java-heap-space-error-while-executing-hive-query ❞ 实验场景 在使用 TEZ 执行引擎从 Hive...set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat; set tez.grouping.max-size=32000000...这仅是示例： set hive.tez.container.size=2048; --以MB为单位的容器大小 set hive.tez.java.opts=-Xmx1700m; --设置为 whive.tez.container.size...： Hive Map-Join configuration mystery ❝https://stackoverflow.com/questions/54726128/hive-map-join-configuration-mystery
此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的推测执行。 ...设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置，默认是true mapreduce.map.speculative... 不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行：默认是true hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution... 关于调优这些推测执行变量，还很难给一个具体的建议。如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话，那么可以将这些功能关闭掉。...如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。 本次的分享到这里就结束了！
此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的并行执行。 Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。...或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。默认情况下，Hive一次只会执行一个阶段。...不过，某个特定的job可能包含众多的阶段，而这些阶段可能并非完全互相依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样可能使得整个job的执行时间缩短。...不过，如果有更多的阶段可以并行执行，那么job可能就越快完成。 通过设置参数hive.exec.parallel值为true，就可以开启并发执行。...set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行 set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql
Linux退出Hive命令在使用Hive进行数据查询和操作时，有时候我们需要退出Hive命令行界面。本文将介绍如何在Linux系统中退出Hive命令行。...步骤一：进入Hive命令行首先，在Linux终端中，通过以下命令启动Hive并进入Hive命令行界面：bashCopy codehive步骤二：执行Hive命令在Hive命令行界面中，我们可以执行各种Hive...在Hive命令行中执行查询后，我们需要退出Hive命令行界面。...示例代码步骤一：进入Hive命令行首先，在Linux终端中，启动Hive并进入Hive命令行界面：bashCopy codehive步骤二：执行Hive查询在Hive命令行界面中，执行以下查询，统计最近一周的订单数量...Hive命令行基本用法启动Hive命令行用户可以在Linux终端中启动Hive命令行，输入以下命令：bashCopy codehive执行Hive查询在Hive命令行中，用户可以执行各种查询操作。
Linux查看Hive进程在Linux系统中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，用于查询和分析大规模数据集。在运行Hive时，有时我们需要查看Hive相关的进程信息，以便监控和管理。...本篇文章将介绍如何在Linux系统中查看Hive进程的方法。1....通过以上方法，我们可以在Linux系统中轻松查看Hive相关的进程信息，包括使用ps命令查看进程、查看Hive服务状态、检查Hive日志文件，以及使用集群管理工具进行管理。...Hive Execution Engine：Hive Execution Engine是Hive的执行引擎，负责将HiveQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark作业来执行。...具体使用哪种执行引擎取决于Hive的配置和版本。Hive History Server：Hive History Server负责记录Hive作业的执行历史信息，包括作业的状态、日志、计数器等。
Hive 同样可以开启推测执行 设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置 mapreduce.map.speculative... 不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行： hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution... 关于调优这些推测执行变量，还很难给一个具体的建议。如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话，那么可以将这些功能关闭掉。...如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。...到这里Hive性能调优的系列就到此完结的,还有什么好的内容大家可以在评论区积极留言,小菌会经过筛选之后会择优采纳,希望大家多多支持!
DataGrip连接Hive执行DDL操作报错：「FAILED: ParseException line 1:5 cannot recognize input near ‘show‘ ‘indexeson...) at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveParser.statement(HiveParser.java:1420) at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver.parse...(ParseDriver.java:220) at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseUtils.parse(ParseUtils.java:74) at org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseUtils.parse...(ParseUtils.java:67) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compile(Driver.java:616) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compileInternal...(Driver.java:1826) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compileAndRespond(Driver.java:1773) at org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.compileAndRespond
在验证之前，先说结论，Hive 中 sql 语句的执行顺序如下： from .. where .. join .. on .. select .. group by .. select .. having..... distinct .. order by .. limit .. union/union all 可以看到 group by 是在两个 select 之间，我们知道 Hive 是默认开启 map...操作，因为 Hive 会对语句进行优化，如果符合谓词下推规则，将进行谓词下推； 执行 left join 操作，按照 key 进行表的关联； 执行输出列的操作，注意： select 后面只有两个字段（...order_amount，userkey），此时 Hive 是否只输出这两个字段呢，当然不是，因为 group by 的是 idno，如果只输出 select 的两个字段，后面 group by 将没有办法对...总结 通过上面对 SQL 执行计划的分析，总结以下几点： 每个 stage 都是一个独立的 MR，复杂的 hive sql 语句可以产生多个 stage，可以通过执行计划的描述，看看具体步骤是什么。
Linux 之父、黑客、开源倡导者？Linus Torvalds 一直坚持在技术第一线，开发了 Linux 和 Git 两个项目，并深刻影响了软件行业。...如果没有 Linux，就不会有基于 Linux 的安卓系统，那世界是怎样的？如果没有 Git 的诞生，就不会基于 Git 的 GitHub，那么开源的盛行会迟来多久。...Spectre漏洞阴影余波荡漾，Linux操作系统安装修复程序后频频出包。...Linux之父LinuxTorvalds周一在Linux群组论坛公开炮轰，英特尔提供给Linux的Spectre修复程序是完全无用的垃圾（completeanduttergarbage）。...虽然C++的创建部分是基于操作系统内核，但Linus Torvalds 发现用 C++ 实现 Linux 内核代码并不是最优选择。
【周语录】用“大战略”迎接“大安全”时代的挑战
1.hive控制台执行，安装了hive之后直接命令行输入hive，进入控制台。...2.hive -e "sql语句",直接输入就会有结果，sql语句根据具体情况自己书写 3.hive -f a.sql -hivevar table=people a.sql的内容如下 set mapred.job.queue.name...=default; set hive.exec.reducers.max=48; set mapred.reduce.tasks=48; set mapred.job.name=hive; select
进入主页，点击右上角“设为星标” 比别人更快接收好文章 不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！...理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下：...从 Hive 2.3.0 开始支持 ANALYZE：用实际的行数注释计划。...，我们直接在sql语句前面加上 explain，看下执行计划不就知道了嘛 在第一条sql语句前加上 explain，得到如下结果 hive (default)> explain select a.id,...说明 hive 底层会自动帮我们进行优化，所以这两条sql语句执行效率是一样的。
set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行 set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql...严格模式 Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行“高危”的查询。 通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格模式nonstrict 。...不幸的是，Hive并不会执行这种优化，因此，如果表足够大，那么这个查询就会出现不可控的情况。...Hive 同样可以开启推测执行 设置开启推测执行参数：Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置 mapreduce.map.speculative... 不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行： hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution
用下面命令即可： * * * * * flock -xn /tmp/my.lock -c '/data/release/some_exec.sh' 当下个任务启动时，flock命令检测到文件/tmp/...my.lock已存在，会直接失败，不会执行。...而原来正在运行的任务，执行完毕后，会自动删除/tmp/my.lock文件。
Hive也支持这样的操作，而且由于Hive底层运行在hadoop上，因此有很多地方可以进行优化。比如小表到大表的连接操作、小表进行缓存、大表进行避免缓存等等......下面就来看看hive里面的连接操作吧！其实跟SQL还是差不多的......hive> select * from aa a join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not...hive> select * from aa a right outer join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive...hive> select * from aa a left semi join bb b on a.c=b.a; WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2
不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！...理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下...从 Hive 2.3.0 开始支持 ANALYZE：用实际的行数注释计划。...，我们直接在sql语句前面加上 explain，看下执行计划不就知道了嘛 在第一条sql语句前加上 explain，得到如下结果 hive (default)> explain select a.id,...说明 hive 底层会自动帮我们进行优化，所以这两条sql语句执行效率是一样的。
对于使用场景不是很复杂的，我们可以直接做成一个可执行文件，这样开发者只需要维护可执行文件的功能正常，以及对于各种平台的兼容性较好，这就可以了。...pyinstaller -F pye.py --clean 754 INFO: PyInstaller: 4.2 754 INFO: Python: 3.8.5 (conda) 791 INFO: Platform: Linux...successfully. 10883 INFO: Bootloader /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/PyInstaller/bootloader/Linux...最常用的方法其实是直接将该可执行文件拷贝到/usr/bin/目录下，这样该可执行文件就可以直接使用，BLACKPINK不需要在前面加上路径就能运行。...总结概要 通过pyinstaller我们可以将一个python项目打包编译构建成一个可执行文件，然后将该可执行文件放置到一个系统路径下，使得系统可以不需要路径也能够识别到这个可执行文件，这样我们就可以仅配置一些输入文件或者命令行的入参
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