问题描述 2019-11-11 17:10:35 搭建大数据平台，jdk，mysqk,hadoop，hive,均可用正常。在esclipse中可以跑词频统计项目。...但是在hive中执行mapreduce任务（例如这样的语句 selece * from user order by id），一直卡顿，加载不出来 @~RS09SN7ZHW%NC5EO`FVQB.png
当查询数据复杂时，hive就会调用hadoop里的mapreduce，前提：开启hdfs和yarn服务。 ? 此时，看可视化工具： ? 已经成功运行
hive参数配置详情可查官方文档：Hive Configuration+Properties 本文针对 reducer 调优，主要涉及一下三个参数： hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...In: Hive 0.2.0; default changed in 0.14.0 with HIVE-7158 (and HIVE-7917) Size per reducer....=1024000000 临时调参： hive> set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=15364000000; hive> set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...如果mapreduce计算的reduce数超过设定值的值，则取设置的值。...查看配置的默认值： hive> set hive.exec.reducers.max; hive.exec.reducers.max=1099 临时调参： hive> set hive.exec.reducers.max
好了，上代码： （1）定义UDF： package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat...附几个HIVE UDAF链接，有兴趣的同学自己看下： Hive UDAF和UDTF实现group by后获取top值 http://blog.csdn.net/liuzhoulong/article/details.../7789183 hive中自定义函数(UDAF)实现多行字符串拼接为一行 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c0100tjw4.html 编写Hive UDAF...p=118 Hive UDAF开发 http://richiehu.blog.51cto.com/2093113/386113 用Spark解决一些经典MapReduce问题 https://segmentfault.com
MapReduce 实现 SQL 的原理 SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age; 实现过程： 2....Hive 的架构 Hive 能够直接处理我们输入的 SQL 语句（Hive SQL 语法与 标准SQL 略有差异） 3....Hive join 操作 SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);
一、Hive的整体架构图 其中compiler部分负责把HiveSQL转换成MapReduce任务。...二、转换过程 Hive将SQL转化为MapReduce的过程： Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree； 遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元...翻译为执行操作树OperatorTree； 逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量； 遍历OperatorTree，翻译为MapReduce...任务； 物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划。...总结：HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树。
使用Hive进行数据分析 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，用于查询和分析大规模数据集。...Hive支持SQL-like查询语言，称为HiveQL，它可以将Hive查询转换为MapReduce作业并在Hadoop集群上运行。...Hive还支持用户自定义函数（UDF）和复杂数据类型，例如结构体和数组。...要使用Hive运行此查询，需要启动Hive CLI，并使用以下命令创建名为sales的表： sqlCopy codeCREATE TABLE sales ( department STRING,...总结 本文介绍了Hadoop的基本概念，包括HDFS，MapReduce和YARN。我们还演示了如何使用Java编写MapReduce作业和如何使用Hive进行数据分析。
; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.Tool;...import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; import org.apache.hive.hcatalog.mapreduce.HCatInputFormat...; import org.apache.hive.hcatalog.data.HCatRecord; import org.apache.hive.hcatalog.data.schema.HCatSchema...; import org.apache.hive.hcatalog.mapreduce.HCatInputFormat; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory...; import org.apache.hive.hcatalog.data.schema.HCatSchema; import org.apache.hive.hcatalog.mapreduce.HCatInputFormat
3、 Hive特点 可扩展，Hive依赖HADOOP,存储使用HDFS,计算使用MapReduce,Hive的扩展能力实际就是HDFS,MapReduce的扩展能力。...异世之用车不 4、Hive内部组成及执行流程 5、Hive和 Hadoop 的关系 Hive存储依赖HDFS,计算依赖MapReduce。...（Hive站在巨人（hadoop）的肩膀上） Tez 是MapReduce升级版，一个计算引擎比MapReduce更快。...30、Hive优化 30.1、Fetch 抓取。 当 set hive.fetch.task.conversion=none; 简单查询会转换成MapReduce程序。查询较慢。...把SQL翻译成MapReduce之类的作业。目前的Hive除了支持在MapReduce上执行，还支持在Spark和Tez 上执行。 37、你们的原始数据一共有多张数据表？
由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题 MapReduce编程的不便性 HDFS上的文件缺少Schema（字段名，字段类型等） Hive是什么 1、构建在Hadoop之上的数据仓库...2、Hive定义了一种类SQL查询语言：HQL（类似SQL但不完全相同） 3、通常用于进行离线数据处理（采用MapReduce） 4、底层支持多种不同的执行引擎（Hive on MapReduce、Hive...4、查询的执行经由mapreduce完成。5、hive可以使用存储过程6、通过Apache YARN和Apache Slider实现亚秒级的查询检索。...生成的逻辑执行计划存储在 HDFS 中，并随后由 MapReduce 调用执行 Hive 的核心是驱动引擎， 驱动引擎由四部分组成： (1) 解释器：解释器的作用是将 HiveSQL 语句转换为抽象语法树...提供的函数和用户自定义的函数（UDF/UAF） 3.逻辑计划生产：生成逻辑计划-算子树 4.逻辑计划优化：对算子树进行优化，包括列剪枝，分区剪枝，谓词下推等 5.物理计划生成：将逻辑计划生产包含由MapReduce
MapReduce概要 背景 几个小时要处理完TB的数据，但是这些程序一般都不是分布式系统人员开发的，使用起来因为一些分布式的系统问题，会非常的痛苦 总体目标 非专业的分布式系统开发人员可以轻松的开发高效的处理大数据的程序...reduce这种模式 小数据不适合，因为成本太高 对于大数据的更新，例如：在大索引中增加些新的文件 不确定的读（Map 和 Reduce都不能确定输入） 多次shuffles，例如：page-rank 总结 MapReduce...的出现使得集群计算变的流行，但是MapReduce也有优缺点： 缺点：不是最有效或者灵活的 有点：扩展性好，容易编程，错误处理和数据移动都被隐藏了
; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat...; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat...; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat...输出的基类，所有 实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。...; import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat
正在执行或者已结束的的MapReduce作业的SQL语句，一种是通过MapReduce API获取执行作业的xml配置文件，另一种是通过Cloudera Manager界面直接查看，第三种是通过Cloudera...http://ip-172-31-16-68.ap-southeast-1.compute.internal:8088/proxy/application_1519613953021_0029/ws/v1/mapreduce...[bljuptg27s.jpeg] 通过获取接口获取运行中Hive作业可以查看到Hive的SQL语句，该信息对应到HDFS的/user/$USER/.staging/$JOBID/job.xml文件中...application/json" -X \ GET http://ip-172-31-16-68.ap-southeast-1.compute.internal:19888/ws/v1/history/mapreduce...应用程序” [hgmkewfw12.jpeg] 过滤筛选Hive应用程序 [sfz47jt1eo.jpeg] 3.选择某个Hive作业，点击箭头可以展开查看完整的SQL，并察看查询的基本统计信息 [5516gqj62r.jpeg
作者：冉南阳 1 文档编写目的 本篇文章主要介绍hive里创建的json格式的表，全表查询时成功，当查询时需要提交mapreduce任务时失败问题描述和解决。...内容概述 1.问题描述 2.问题重新 3.问题解决 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.3 2.操作系统版本为RedHat7.2 3.集群未启用Kerberos 2 问题描述 1、问题描述 查询hive...里创建的json格式的表全表时成功，当查询时需要提交mapreduce任务时失败。...需要提交任务时失败，Hive命令行错误如下，无法看出有效信息： ? 查看Yarn的日志文件，错误如下： ?...3、上传数据到表的hdfs路径中 hdfs dfs -put json.txt /user/hive/warehouse/student ?
MapReduce.png MapReduce 源码讲解 shuffle过程 1.圆环代表buffer环，不断的有k，v往里存储，超过一定的量就会发生溢写 2.溢写需要把这个数据拉取出来，但是不知道每个数据的位置...HDFS • 最终提交作业到JobTracker 问题 · JobTracker：负载过重，单点故障 · 资源与计算强耦合，其他计算框架需要重复实现资源管理，例如如果用spark也要进行调用，不知道哪个是被MapReduce
Mapreduce TOC mapreduce原理 图片 MapReduce代码实现 mapper类 @Slf4j public class WcMapper extends Mapper<LongWritable...采样倾斜key并分拆join操作 方案适用场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。...如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。...方案实现思路： 该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似，首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况，找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表，比如有多个key都对应了超过1万条数据。...Tuple2> joinedRDD = mappedRDD.join(expandedRDD); 参考 1(https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html
公式：按访问次数、停留时间统计排序 第二部分：项目开发步骤 1.flume(采集数据) 2.对数据进行清洗(采用MapReduce对数据进行清洗) 3.使用hive进行数据的多维分析.../hive来启动hive。 xiaoye@ubuntu:~$ ..../hive/lib/hive-common-0.13.1-cdh5.2.0.jar!...现在我们用mapreduce在HDFS的cleaned的目录下生成一个以时间命名的目录，但是并没有通知hive，因此hive是不知道有这个表的存在的。 那么我们怎么通知hive呢？...我们采用命令行的方式来通知hive。hive为我们提供了一种机制，让我们可以不进入hive命令行模式就可以使用hive表的相关命令。
简介 2004 年发表了 MapReduce 的论文，是一个分布式计算的框架。...当你仔细了解 MapReduce 的框架之后，你会发现 MapReduce 的设计哲学和 Unix 是一样的，叫做“Do one thing, and do it well”，也就是每个模块只做一件事情...数据处理 作为一个框架，MapReduce 设计的一个重要思想，就是让使用者意识不到“分布式”这件事情本身的存在。从设计模式的角度，MapReduce 框架用了一个经典的设计模式，就是模版方法模式。...而从设计思想的角度，MapReduce 的整个流程，类似于 Unix 下一个个命令通过管道把数据处理流程串接起来。 MapReduce 的数据处理设计很直观，并不难理解。...还有一点也和 GFS 一样，MapReduce 论文发表时的硬件，用的往往是 100MB 或者 1GB 的网络带宽。所以 MapReduce 框架对于这一点，就做了不少性能优化动作。
MapReduce 分布式系统系列 MapReduce，学习分布式系统必读的经典佳作，写在本系列的开篇。...---- MapReduce抽象模型及Examples 这种计算方式以一个键/值对集合作为输入，产生一个键/值对作为输出。...用户的MapReduce库将计算表达为两个函数: Map和Reduce Map函数，由用户编写，采用一个输入对然后产生一个中间键/值对集合。...中间值通过迭代器提供给用户的Reduce函数，这允许我们处理太大而不适合内存的值列表 MapReduce抽象视图 MapReduce APImap(k1, v1) -> list(k2, v2)reduce...，即使没有任何分布式和并行编程经验的程序员也容易上手; 第二，很多问题容易被MapReduce模型表示; 第三，已实现MapReduce模型(e.g.
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper...import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer...import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job...; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat...0:1); } } 生成jar包 讲jar放在【/opt/soft/hadoop/share/hadoop/mapreduce】中 预先上传文件作用记录【info.txt】 asdasd
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