使用hive往elasticsearch的映射外部表中插入数据，报错：Caused by: org.elasticsearch.hadoop.EsHadoopException: Could not write all entries [166/1047616] (maybe ES was overloaded?). Bailing out...分析：ES涉及到该部分源码如下：public voi
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2024-07-19 08:54:28
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- HDFS写入流程示意图 图片来源《Hadoop权威指南第四版》客户端调用DistributedFileSystem对象的create()方法来新建文件。DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，在文件系统的命名空间中新建一个文件，此时该文件中还没有相应的数据块namenode执行不同的检查以确保这个文件不存在以及客户端有
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2023-09-07 10:51:29
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浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里 导读：Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。 对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。
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2023-11-29 09:11:31
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文章目录滚动策略分区提交分区提交触发器分区时间的抽取分区提交策略完整示例定义实体类自定义source写入file flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法将数据写入hdfs、local等文件系统，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。 一个最简单的DDL如下：CREATE TABLE
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2023-08-28 16:02:21
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HDFS写流程HDFS写流程步骤创建文件1、客户端调用DistributedFileSystem.create()方法Rpc方式（ClientProtocol.create()）远程调用NameNode（NameNodeRpcServer）的create()方法在HDFS上创建文件。 2、NameNode将该事务操作保持到edits.log文件当中 3、NameNode.create()创建成功，
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2023-10-23 10:24:39
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浅谈Hive vs. HBase 23小时前| 作者夏梦竹 摘要：对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场
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2024-05-10 08:09:11
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问题一、OOM问题1. 客户端报错报错 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 分析：客户端在提交job前会获取数据文件的块信息、大小信息，确定文件如何进行切片，此过程消耗客户端的内存和cpu， 当数据量过大时，如果本地jvm设置的比较小，会导致客户端内存溢出报错 处理：可以设置如下参数调大客户端jvm： &nb
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2023-07-24 15:23:15
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HDFS写流程详细步骤：1.HDFS client会向NameNode发出写文件的请求，通过过RPC与NameNode建立连接。2.namenode检查是否已经存在该文件、检查权限。若通过检查，namenode返回可以写入的DataNode信息（注：WAL，write ahead log，先写进Log，再写内存。因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作，如果后续真实的写操作失
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2023-08-18 21:23:36
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起因使用datax从mongo导出到格式为orc的hdfs文件过程中，报了oom：2021-01-09 00:05:02.038 [5358205-0-0-writer] ERROR WriterRunner - Writer Runner Received Exceptions:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache
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2023-09-20 06:16:42
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一、问题描述 昨天上午，钉钉上突然出现一堆hive相关的查询错误的报警。第一感觉，在yarn上查看任务日志，查询了一通，结果没看到有任务相关的报错。于是乎，立马查看hiveserver2的相关log，看到如下之类的信息： 大概的意思是由于gc，导致hiveserver2整个服务停顿，stop the whole word！整整15秒不可用，对于软件来说，是个毁灭性的灾难！为什么会突然飙升呢？又多方
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2023-10-20 14:32:23
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spark读取hbase形成RDD，存入hive或者spark_sql分析
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2023-05-24 15:53:57
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一、导入须知1、ES作为搜索引擎不只是数据的简单存储，向ES导入数据需要做相应的设置，如手动建立mapping。 2、ES本身的安装参数配置已经很优秀，绝大数情况下不需要修改除内存大小以外的参数。 3、想最佳的优化存储和查询的性能，就要有针对性的根据每一个字段的功能设置相关的属性，es作为搜索引擎通常会给每个字段动态自动映射相应的字段类型并设置最全的默认属性，但是过于冗余，而且动态自动映射的数据类
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2023-10-03 12:05:06
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一、问题描述执行语句‘insert into table xxx partition(dt) select …’ 向ORC格式的表中插入数据时报错：1、'PHYSICAL' memory limit.pid=21694,containerID=container_e122_1623983552034_0002_01_000279 is running 276889600B beyond the '
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2023-07-16 21:50:01
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1.异常描述当运行“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。Hive客户端：Task with the most failures(4): Diagnostic Messages for this Task: Error: GC overhead limit exceeded … FAIL
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2023-10-02 19:36:14
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# 如何使用Python写入批量写入Hive
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 读取数据
读取数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 连接Hive
连接Hive --> 批量写入Hive
批量写入Hive --> 结束
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-03-01 04:26:41
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本文为一次Elasticsearch数据导入Hive的案例说明文档，读者可参考文中操作调整自己的操作方式：以测试部es主机192.xxx.x.128为例，导入索引数据到本地Hive一、准备：可先查看es服务器index列表，对目标数量和大小心中有数（此步可省） curl -X GET ‘http://192.xxx.x.128:9200/_cat/indices?v‘启动Hvie的shell界面，
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2023-08-04 12:58:33
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在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖，具体请参见前文介绍。我们先在Hive里面建个名为iteblog的表，如下：CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (
id bigint,
name STRING)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoo
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2024-04-30 20:08:46
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本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中。在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖，具体请参见前文介绍。我们先在Hive里面建个名为iteblog的表，如下：CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (
id bigint,
name STRI
摘要在商业人工智能行业中，正在收集和分析的数据集的规模正在迅速增长，使得传统的数据仓储解决方案的成本过高。Hadoop是一个流行的开源的map-reduce实现，它被雅虎、Facebook等公司用来存储和处理超大数据集在普通计算机上。然而，map-reduce编程模型是低level，需要开发人员编写定制的程序，这些程序很难维护和重用。Hive是基于Hadoop的开源数据仓库解决方案。hive支持用
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2023-10-13 23:32:00
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php 打开并写入文件 10万次 <?php $start_time = microtime(true); for ($i=0; $i < 100000; $i++) { $myfile = fopen("php_log.txt", "w") or die("Unable to open file!
原创
2022-04-08 15:18:24
1504阅读
