hive是数据分析人员常用的工具之一。实际工作中,使用hive基本都是在linux shell环境下。运行hiveSQL的方式有以下几种。
静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定,而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说,静态分区的列实在编译时期,通过用户传递来决定的;动态分区只有在SQL执行时才能决定。不难看出,Hive分区主要是以缩小数据查询范围,提高查询速度和性能的。
最近在研究hdfs,hive与ranger配合完成ACL访问控制,本文总结下遇到的问题。
Hive系列文章预计10-20篇,主要讲数据分析中最基础的SQL技能。每周定期更新,欢迎关注公众号。
在使用Hive处理数据的过程中会遇到各种各样的数据源,其中较为常见的是JSON格式的数据,Hive无法直接处理JSON格式的数据,需要依赖于JSONSerDe。SerDe即序列化和反序列化,JSONSerDe基本思想是使用json.org的JSON库,使用这个库可以读取一行数据并解析为JSONObject,然后解析到Hive中的数据行。因此JSON文件的每行必须是一个完整的JSON,一个JSON不能跨越多行。本文档介绍的是JsonSerDe,该库的地址为:https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde。它的特点如下:
本文参考官方介绍,原文地址如下: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Union
Metastore HA解决方案被设计用来处理metastore服务故障。当一个部署的metastore宕机时,metastore服务可能持续相当长的时间不可用,直到服务被重新拉起。为了避免这种服务中断情况,需要部署Hive Metastore HA模式。Cloudera建议Metastore的每个实例在单独的集群主机上运行,突出高可用作用
java.io.IOException: java.lang.IllegalArgumentException: Bucket ID out of range: -1
首先,由于业务场景的需求调整可能会需要修改一些已经存在的表结构,比如增加字段、修改字段类型等,所以可能会有一些隐藏因素导致后续查询和插入数据报错;
在Hive 日常跑批的情况下,如出现数据倾斜严重,或者运行未经优化的SQL时可能导致Hive 任务运行时长超过预期并且长时间占用资源池队列的大量资源,从而导致其他任务因资源不够的情况而延迟。对于这种情况,用户可能期望该作业失败,来保证后续作业的运行。本文主要讲述如何设置Hive 任务的超时时间以及与其关联的参数,合理的配置参数可以减少上述问题的发生。
公司的sql查询平台提供了HIVE和Presto两种查询引擎来查询hive中的数据,由于presto的速度较快,一般能用presto跑就不用hive跑(有的时候如果使用了hive的UDF就必须用hive了),然而昨天发生了一件血案。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据的ETL,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能。Hive SQL是一种类SQL语言,与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法,发现相同的SQL语句在Hive和MySQL中输出结果的会有所不同。
当我们在使用ORC文件格式创建Hive表,并且对Hive表的schema进行更改后,然后进行如insert into…select或insert overwrite … select会报错,以下具体看看报错。
1.非root用户连接mysql服务时,报如下错误, ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock' (2) 原来是mysql服务没有启动,启动mysql服务时候,一直失败,sudo切换执行命令mysql -uroot -proot即可。 2.安装hive和mysql完成后,将mysql的连接jar包拷贝mysql-connector-java-x.x.xx-
Error while compiling statement: FAILED: Execution Error, return code 40000 from org.apache.hadoop.hive.ql.ddl.DDLTask. Changing file format (from ORC) is not supported for table
既然是连接超时,可能有两种情况。一种是配置正常,但网络情况太差,响应还未返回给Hive就报错了。这种情况下,把请求等待时间改大就行。
Hive有一些保留的关键字,我们在执行一些语句时,不能将这些关键字作为标识符(Identifier),比如建表语句的表名或者字段名,以下我们具体看看什么是Hive中的Identifier。
早上看到hadoop的计算结果没有进入到mysql数据库,查看关于hadoop计划任务的输出日志发现有报错信息。果断拿来手动执行相关的python脚本,并没有错误,然后丢到计划任务里面就报错,折腾了我一上午终于搞好了。 报错信息 报错执行/data/datax/bin/tool_hive2mysql_build_json.py脚本的时候ImportError。 [root@uhadoop-mrdv2j-task1 data]# tailf /var/log/bigdata/run-hive-qz_yy_uv
当运行“INSERT ... SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时,如果启用了动态分区,你可能会碰到以下错误,而导致作业无法正常执行。
将 mysql 数据库中的 hive 数据库中的 ROLES 表数据导入到 HDFS 中的 /tmp/root/111 目录下。执行代码如下:
Doris支持多源数据目录(Multi-Catalog)功能,旨在能够更方便对接外部数据目录,以增强Doris的数据湖分析和联邦数据查询能力。Multi-Catalog 功能在原有的元数据层级上,新增一层Catalog,构成 Catalog -> Database -> Table 的三层元数据层级。其中,Catalog 可以直接对应到外部数据目录。目前支持的外部数据目录包括:Apache Hive, Apache Iceberg 以及标准的JDBC接口(如MySQL)等
客户在用hive sql做几张表的组合分析,使用mr引擎。 因为其中有一张表超过5万个分区,数据总量超过8千亿条,因此运行过程中出现失败,报错如下所示:
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.总结 ---- 一些查询请求或者工作负载会导致Hive Metastore(HMS)的死锁。 2.症状 ---- 在受影响的版本中,某些工作负载可能导致Hive Metastore(HMS)死锁。内部的自动机制可以从这种死锁中恢复。但是,在高并发且写入较重的工作负载中,HMS从死锁中恢复比查询作业的执行时
如果你使用的是centOS系统,或者支持yum的系统,那么可以通过如下方式进行安装:
如果想删除数据库,要么先将数据库中的表全部删除,此时可以使用CASCADE关键字,使用该关键字后,Hive会自己将数据库下的表全部删除。慎用慎用!
beeline是hiveserver2的CLI,一个JDBC的客户端,分为两种模式
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下,执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
经过前面几期内容的介绍,相信大家已经把Hadoop的环境搭建好了吧。正如前几期所说,Hadoop的搭建实际上最核心的就是HDFS(文件存储系统)、Map-Reduce(运算系统)和Yarn(资源调配系统)三个组间。
1. 环境 操作系统: Windows 7 JDK版本: 1.8.0_221 Hadoop版本: 2.6.0 (Hive依赖) Hive版本: 1.2.2 2. 下载 image.png image.
sqoop导出数据的时候遇到问题,ERROR tool.ExportTool: Error during export: Export job failed
需要注意的是:动态添加分区的时候,查询的分区字段必须放在最后面(order_dow),否则结果不是你想要的;
1.下载elasticsearch-hadoop-hive-xxx.jar包,版本要与ES集群对应
今天和大家分享的是Python如何连接hive数据库来进行hivesql的查询操作。
Hudi源表对应一份HDFS数据,可以通过Spark,Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表,基于该外部表, Hive可以方便的进行实时视图,读优化视图以及增量视图的查询。
pyspark读取hive数据非常简单,因为它有专门的接口来读取,完全不需要像hbase那样,需要做很多配置,pyspark提供的操作hive的接口,使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据,代码如下:
使用的是缺省参数每个task分配200M内存「mapred.child.java.opts」
使用hive对ES的数据进行增查改,通过kerberos+ranger完成不同用户对于不同表,列的细粒度权限控制。
这个是粉丝投稿,很有价值,浪尖在这里给大家分享一下,也使得后面有粉丝遇到相同的问题,可以快速的解决,节省时间。
Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。
Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据。Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据。
因为业务需要,雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群,HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎,但是在使用Hive3 on Tez中,我们遇到很多问题:
有赞数据平台从 2017 年上半年开始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务,目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个,占离线作业数目的55%,消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议,包括以下方面的内容:
0、背景 最近两天数据仓库中一张核心表遭遇了锁的问题,导致数据插入失败,影响挺大,之前一直没注意到这个问题,借此总结一下这块的知识和遇到的坑。 hive 在 0.7 版本之后开始支持并发,线上的环境默
Hive在大数据中可能是数据工程师使用的最多的组件,常见的数据仓库一般都是基于Hive搭建的,在使用Hive时候,遇到了两个奇怪的现象,今天给大家聊一下,以后遇到此类问题知道如何避坑!
之前学习 HBase 就有疑惑,HBase 虽然可以存储数亿或数十亿行数据,但是对于数据分析来说,不太友好,只提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力,没法进行大量的条件查询。
最近在使用spark处理一个业务场景时,遇到一个小问题,我在scala代码里,使用spark sql访问hive的表,然后根据一批id把需要的数据过滤出来,本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可: 但现在遇到的问题是id条件比较多,大概有几万个,这样量级的in是肯定会出错的,看网上文章hive的in查询超过3000个就报错了。 如何解决? 主要有两种解决方法: (一)分批执行,就是把几万个id,按3000一组查询一次,最后把所有的查询结果在汇合起来。 (二)使用join,把几万个id创建成一张hiv
Hive的TRANSFORM关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能。在不想写Hive UDF的情况下,可以通过使用Python脚本来实现UDF功能。
延续数据仓库之Hive快速入门 - 离线&实时数仓架构一文,本文将介绍一下Hadoop/Hive自带的权限控制,权限控制是大数据平台非常重要的一部分,关乎数据安全。
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