Hadoop原理1. HDFS写流程1.client通过 Distributed FileSystem 模块向NameNode请求上传文件，NameNode会检查目标文件是否存在，路径是否正确，用户是否有权限。
2.NameNode向client返回是否可以上传，同时返回三个离client近的DataNode节点，记为DN1/DN2/DN3。
3.client通过DFSOutPutStream进行
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2024-09-09 15:45:30
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笼统的说，Hive中的Join可分为Common Join（Reduce阶段完成join）和Map Join（Map阶段完成join）。一、Hive Common Join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。Map
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2023-07-12 09:58:40
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# Hive D Reduce阶段卡住的探讨与解决方案
在使用Apache Hive进行数据处理时，用户可能会遇到任务在D Reduce阶段卡住的情况。这种现象通常是由于多种原因导致的，包括资源分配不足、数据倾斜、网络延迟、以及简单的代码错误等。本文将对D Reduce阶段卡住的原因进行分析，并提供一些解决方案和代码示例，帮助用户更好地理解和处理这些问题。
## Hive作业执行流程
在Hi
原创
2024-09-15 03:23:35
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1. 调整reduce个数(方式1)-- 每个reduce处理的数据量(默认为256M)
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
-- 每个job允许最大的reduce个数
set hive.exec.reducers.max=1009;-- 计算reduce个数公式
reduce个数=min(参数2,总输入数量/参数1)
注意 :
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2023-06-12 20:58:50
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Hive 卡在map = 0%, reduce = 0%阶段解决：增加map个数，设置mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 小于系统默认值，需要综合考虑调用更多map时候的消耗定位时发现任务卡在map = 0%, reduce = 0%阶段，而且发现map分配数量很少，所以猜测分配map较慢，增加map数量可解决问题。...
原创
2021-08-10 11:05:57
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加map数量可解决问题。...
原创
2022-02-13 14:02:01
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项目场景：上一章节我们简单介绍到了JVM调优相关的知识，本章节结合日常故障处理进一步说明相关的使用问题描述在云上，hive任务出现大面积卡住的现象，但并无任何报错信息，具体如下：原因分析：- 考虑hivemetastore故障：经过很多元数据操作测试，并未发现异常，予以排除。- 考虑hiveserver2连接数超限问题：经排查hiveserver2虽然有189个连接数，但并未超过设置的hive.s
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2023-07-14 11:54:03
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从初学hadoop后，参照相关文档对hadoop生态环境相关项目hive也初学了下。 1）hive相关参考文档： 1. http://wiki.apache.org/hadoop/Hive
2. HQL文档：https://cwiki.apache.org/confluence/displ
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2024-07-23 10:37:03
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1.hive是什么？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是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了
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2023-09-03 19:07:47
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MapReduce进阶Shuffle设计思想分组排序问题Shuffle要解决的问题Shuffle的实现Shuffle功能Shuffle过程Map端ShuffleSpillMergeReduce端Shuffle拉取数据MergeShuffle的优化Combiner优化Compress优化压缩配置Shuffle分组分片规则TextInputFormat读取数据TextInputFormat分片的规则
Hive和Hadoop的关系Hive 构建在 Hadoop 之上， HQL 中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由 Hive 完成的 所有的数据都是存储在 Hadoop 中 查询计划被转化为 MapReduce 任务，在 Hadoop 中执行（有些查询没有 MR 任务，如：select * from table） Hadoop和Hive都是用UTF-8编
## Hive计算Reduce阶段Java Heap Space解决方案
### 概述
在使用Hive进行大规模数据处理时，可能会遇到"Java heap space"问题，特别是在Reduce阶段。这是由于在Reduce阶段，Hive需要对大量的数据进行排序和聚合操作，导致内存占用过高，超出了Java虚拟机的堆大小限制。为了解决这个问题，我们可以通过一些优化措施来提高Hive的性能。
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原创
2023-08-22 05:21:11
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一、涵盖MapReduce InputFormat RecordReader 切片：block=input split 1.1 File… Text… NLine… DB… Mapper setup map 业务逻辑 cleanup Combiner 本地的Reducer 注意适用场景 Partitioner 将key按照某种规则进行分发 Hash： Custom Reducer setup re
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2024-09-23 16:32:44
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调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2024-01-26 21:09:11
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Hive的执行引擎默认是MapReduce，所以hive join实际是MapReduce join。当然如果是hive on spark模式，那么hive join就是spark join。Hive join(MapReduce)mr的join可以分成 common join（reduce阶段完成join）和map join（map阶段完成join）。1.common join如果不指定map
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2023-12-04 20:55:56
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1.Reduce Join操作Reduce Join，也叫Common Join、Shuffle Join。Reduce操作就是在Reduce阶段完成Join操作，该操作包括一个完成的MapRedue过程，即需要经历Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段。Map阶段:该阶段输出的时候以Join On 条件中的列为key，如果Join On中涉及到多个键，则以这些关联键的组合为key。Ma
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2023-07-12 14:52:51
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1.数据倾斜是什么？由于数据分布不均匀，造成数据大量集中到一台或者多台机器上计算，这些数据的计算速度远远低于平均计算速度，导致整个计算过程过慢。产生数据倾斜，有什么表现？在使用Hive算数据的时候，reduce阶段卡在99.99%，不能结束。查看日志或者监控界面，会发现：有一个或多个reduce卡住
各种container报错OOM
读写的数据量极大，至少远远超过其他正常的reduce
伴随着数据
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2024-04-04 11:31:39
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1. 基础知识Hadoop实现了一个特殊的计算模型，即MapReduceMapReduce可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上，从而降低成本并提供水平可伸缩性MapReduce模型下，是一个成为Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式文件系统Hive提供一个称为Hive查询语言（HiveQL或HQL）的SQL方言，用来查询Hadoop集群中的数据Hiv
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2023-09-04 11:06:11
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一、控制hive任务中的map数:通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；举例： a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hado
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2023-08-18 22:24:53
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在这个逐步的教程中学习如何在 Ubuntu 上安装 Budgie 桌面。
-- Atharva Lele（作者） 在所有各种 Ubuntu 版本中，Ubuntu Budgie 是最被低估的版本。它外观优雅，而且需要的资源也不多。阅读这篇 《Ubuntu Budgie 点评》或观看下面的视频，了解 Ubuntu Budgie 18.04 的外观如何。 如果你喜欢
