code1/2/3前言实例return code 1原因1及解决：原因2及解决return code 2:原因 1及解决：原因 2 及解决：原因3及解决原因4及解决原因5及解决return code 3:原因1及解决原因2及解决 前言hive的报错code1/2/3实在是太烦人了解决方法
搜索application_，找到你的报错job的urlThe url to track the job
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2024-01-24 15:55:27
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1、Hive执行SQL的主要流程及Hive架构Hive执行SQL的主要流程图 看着有很多阶段，实际上很简单。Hive就是把SQL通过AST解析，然后遍历若干次(进行算子替换以及优化)，最后再次遍历算子，如果为reduceSink操作符则划分出一个stage，类似Spark中通过shuffle来划分stage，生成MapReduce任务。最后将这些任务按照执行计划的顺序提交到Yarn上执行。Hive
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2023-09-13 15:30:37
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2. 工作流调度器azkaban2.1 概述2.1.1为什么需要工作流调度系统一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生20G原始数据，我们每天都要对其进行处理
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2024-01-17 01:08:21
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目录⼯作流调度系统Azkaban第 1 节 概述1.1 ⼯作流调度系统1.2 ⼯作流调度实现⽅式1.3 Azkaban与Oozie对⽐第 2 节 Azkaban介绍第 3 节 Azkaban安装部署3.1 Azkaban的安装准备⼯作3.2 solo-server模式部署3.3 multiple-executor模式部署第 4 节 Azkaban使⽤1 shell command调度2 job依赖
开发环境：Python3.5.2、Azkaban2.5.0。 py代码参考：#-*- encoding:utf-8 -*-
import requests
import os
#关闭调用api请求返回的警告
requests.packages.urllib3.disable_warnings()
#定义azkaban地址、登录信息
str_url = 'https://192.168.0.1
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2023-08-18 11:54:42
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# 使用Azkaban执行Python任务的指南
在大数据工作流管理中，Azkaban作为一个流行的开源调度系统，被广泛应用于管理和调度各类数据处理任务。今天，我们将探讨如何使用Azkaban执行Python脚本，结合实际代码示例，使您能够轻松设置和运行任务。
## Azkaban简介
Azkaban是由LinkedIn开源的项目，旨在简化大规模批处理作业的调度和管理。它允许用户创建项目，方
# 在Azkaban上执行Spark任务
Azkaban是一个用于工作流调度和管理的开源软件。它提供了一个直观的用户界面，可以帮助用户轻松地创建、调度和监控工作流任务。在大数据领域中，Spark是一个流行的分布式计算框架，可以处理大规模数据集的计算任务。本文将介绍如何在Azkaban上执行Spark任务，并展示一个简单的示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几点准备工作已完成：
原创
2024-06-01 05:19:54
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# 如何在azkaban中执行python脚本
## 介绍
在azkaban中执行python脚本，可以实现定时任务、数据处理、机器学习模型训练等功能。本篇文章将介绍在azkaban中执行python脚本的流程和每一步需要做的事情，以及需要使用的代码和代码注释。
## 流程
下面是在azkaban中执行python脚本的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-01-31 11:32:03
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作者:qiyongkang520
大数据技术与架构
Impala和Hive的关系
Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。&
在数据处理和调度中，**Azkaban 和 Hive 的集成**成为了企业提升数据处理效率的关键之一。Azkaban 作为一个任务调度系统，能够很好的调度 Hive 中的数据任务。本文将详细介绍如何完成这项集成，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与生态扩展等方面。
## 环境准备
在进行 Azkaban 和 Hive 的集成之前，首先需要准备好适合的环境。以下是对技术栈兼容性
# Azkaban配置连接Hive：一步一步指南
## 引言
Azkaban是一个批处理工作流调度器，常用于大数据处理场景，其中Hive是一种广泛应用的SQL-like查询引擎。本篇文章将详尽阐述如何配置Azkaban以连接Hive，以便于进行数据处理和工作流调度。我们将通过代码示例和图形化展示来帮助理解，确保内容通俗易懂。
## 环境准备
在配置Azkaban与Hive的连接之前，确保您
原创
2024-09-27 04:30:42
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引言：在MySQL数据库优化中，理解和分析SQL执行计划是一项至关重要的技能。通过执行计划，我们可以洞察MySQL如何执行SQL查询，以及它选择索引、决定查询顺序和计算行数的方式。本文将通过一个实例场景，详细阐述MySQL执行计划的各项参数含义，并手把手带你走过分析执行计划的完整步骤。一、实例场景假设我们有一个电商订单表orders，结构如下：CREATE TABLE orders (
i
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2024-09-19 22:02:36
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而在默认情况下，当用户如果使用update和delete操作时，会出现如下情况：hive> select * from userdb.student;
OK
1009 99
1001 zhangsan
1002 lisi
1003 wangwu
1004 liliu
1005 mengmeng
1008 chengcheng
Time taken: 0.522 seconds, Fetche
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2023-07-20 22:47:56
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一、Azkaban工作流程 Azkaban版本：3.84hadoop102hadoop103hadoop104executorexecutorexecutorwebserver二、配置数据库1、登录mysql数据库mysql -uxxx -pxxxx2、新建数据库azkaban，切换到azkaban数据库mysql> create database azkaban;
mysql> us
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2023-08-26 13:07:55
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ImportExport 使用指南官方文档地址导入/导出
概述导出语法复制使用例子1.概述 EXPORT命令将表或分区的数据以及元数据导出到指定的输出位置。然后可以将这个输出位置移动到另一个Hadoop或Hive实例，并使用IMPORT命令从那里导入。导出分区表时，原始数据可能位于不同的HDFS位置。还支持导出/导入分区子集的功能。 导出的元数据存储在目标目录中，数据文件存储在子目录中。导出
测试azkaban任务执行sh脚本的时候，发现的问题条件脚本文件都在 condition 文件夹下如图但是每次打包上传到azkaban的时候 到执行脚本的时候，都会报脚本不存在。错误命令09-01-2023 10:18:20 GMT JobA INFO - Starting job JobA at 1673259500613
09-01-2023 10:18:20 GMT JobA INFO -
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2023-06-28 16:27:42
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文章目录1. Spark的主从结构1.1 驱动器程序Driver1.2 执行器程序Executor2. 集群管理器概念区分3. 运行流程小结Reference 本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。 说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。1. Spark的主
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2024-02-19 19:59:26
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11.1 实验环境介绍集群环境正常运行集群安装了Hive和Impala服务操作系统：Redhat6.5CDH和CM版本为5.11.1采用sudo权限的ec2-user用户进行操作11.2 UDF函数开发——使用Intellij工具使用Intellij工具开发Hive的UDF函数通过Maven创建一个Java工程pom.xml文件中增加Hive包的依赖<dependency>
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Hive sql 优化方案梳理总结目录Hive sql 优化方案梳理总结说明简单最合理对应表的HDFS文件大小和数量问题数据倾斜问题where在on前面后面的问题数仓逻辑层面的优化group by代替COUNT(DISTINCT)尽量不要使用in这种函数case when函数when越多算的越慢 说明此篇文章我们将对Hivesql的优化方案进行梳理和总结，欢迎大家一起讨论，可以补充和完善
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2023-10-05 09:52:38
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如何使用azkaban从Hive抽取数据
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作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用azkaban从Hive中抽取数据。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 连接到Hive | 首先，我们需要连接到Hive数据库。 |
| 2. 创建Hive表 | 接下来，我们需要创建一个Hive表来存储从Hive中抽取的数据。 |
| 3. 编写
原创
2024-01-13 07:16:07
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