Hive 的Stage如何划分，也是Hive SQL需要优化的一个点，这个问题，我也是在实际的工作中遇到的。所以我查询了网络的解答并记录下来，以便日后复习。以下是主要内容，enjoy~~~一个 Hive 任务会包含一个或多个 stage，不同的 stage 间会存在着依赖关系，越复杂的查询通常会引入越多的 stage (而 stage 越多就需要越多的时间时间来完成)。用户提交的 Hive QL
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2023-09-10 12:41:54
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# Hive Stage Job
Hive is a data warehouse infrastructure tool that allows users to analyze large datasets using SQL-like queries. It provides a simple and familiar interface to interact with data sto
1. Job提交触发
流程图：
作业提交流程由RDD的action操作触发，继而调用SparkContext.runJob。
在RDD的action操作后可能会调用多个SparkContext.runJob的重载函数，但最终会调用的runJob见1.1。
1.1. SparkContext.runJob def runJob[T, U: ClassTag]
目录正文原文链接 正文最近面试时我被问到 Hive 是如何划分 stage （阶段）的。简明扼要的讲，就是以执行这个 Operator 时，它所依赖的数据是否已经“就绪”为标准。一个 Hive 任务会包含一个或多个 stage，不同的 stage 间会存在着依赖关系，越复杂的查询通常会引入越多的 stage (而 stage 越多就需要越多的时间时间来完成)。用户提交的 Hive QL 经过词法
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2023-09-08 19:04:06
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在生产环境中，spark 部署方式一般都是 yarn-cluster 模式，本文针对该模式进行讲解，当然大体思路也适用于其他模式 基础概念一个 spark 应用包含 job、stage、task 三个概念job：以 action 方法为界，一个 action 触发一个 jobstage：它是 job 的子集，以 RDD 宽依赖为界，遇到宽依赖即划分 stagetask：它是 stage
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2023-08-09 10:21:59
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目录 1、Job Stage划分2、Task最佳位置3、总结3.1 Stage划分总结：3.2 Task最佳位置总结：1、Job Stage划分Spark Application中因为不同的Action触发众多的Job，也就是说一个Application中可以有很多的Job，每个Job是由是由一个或者多个Stage构成的，后面的Stage依赖于前面的Stage，也就是说只有前面依赖的St
下面是hive基本练习，持续补充中。Hive导出数据有几种方式，如何导出数据1.insert# 分为导出到本地或者hdfs，还可以格式化输出，指定分隔符
# 导出到本地
0: jdbc:hive2://node01:10000> insert overwrite local directory '/kkb/install/hivedatas/stu3' select * from stu;
Application用户编写的Spark应用程序。Application的main方法为应用程序的入口，用户通过Spark的API，定义了RDD和对RDD的操作。Job提供给Spark运行的作业，一个Application中以Action为划分边界往往会产生多个Job。Spark采用惰性机制，对RDD的创建和转换并不会立即执行，只有在遇到Action时才会生成一个Job，然后统一调度执行。Sta
一、应用执行机制一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。1、应用执行过程中的基本组件和形态Driver：
运行在客户端或者集群中，执行Application的main方法并创建SparkContext，调控整个应用的执行。Application：
用户自定义并提交的Spark程序。Job：
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2023-07-18 22:59:42
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一、job、stage、Task之间的关系是什么？一个job可以包含多个stage一个stage包含多个task二、job、stage、Task之间的关系是什么？每提交一个任务，就会创建一个job，即调用action算子的时候会创建job【当调用算子之后返回值不是RDD类型的就可以归为Action算子】根据宽依赖和窄依赖划分stage，如果是宽依赖，就新增一个stageTask数量实际上就是分区的
HQL语法优化，Job优化（map端和reduce端）一、HQL语法优化1.1 列裁剪与分区裁剪1.2 Group By1.3 Vectorization1.4 多重模式1.5 in/exists语句1.6 CBO优化1.7 谓词下推1.8 MapJoin1.9 大表、大表SMB Join1.10 笛卡尔积二、Hive Map优化2.1 复杂文件增加Map数2.2 小文件进行合并2.3 Map端
我们已经知道，在Spark中，一个job可以划分为一个或多个stage。而stage中的一个执行单元就叫task，与RDD的分区有对应关系。
从RDD到stage再到task的调度
job是由RDD的action算子触发的，比如collect()、count()、foreach()等。那么，从action算子出发，我们就可以通过源码了解job提交及stage划分流程
1.1 例子，美国 1880 － 2014 年新生婴儿数据统计目标：用美国 1880 － 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源： https://catalog.data.gov 数据格式： 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式：姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览上面的 22 行代码，就已经把构建一个 spark app 的三大步骤...
原创
2022-07-25 06:12:08
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1.数据过滤尽量先过滤数据，减少每个阶段的数据量，然后再进行join2.分区要合理使用分区，hive分区数据文件是放在不同目录下的3.执行顺序hive总是按照从左到右的顺序执行语句4.job任务数hive会对每次join启动一个mapreduce任务当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个mapreduce job启动一次job尽可能的多做事情，
开启动态分区：hive.exec.dynamic.partition=true默认值：false描述：是否允许动态分区hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict默认值：strict描述：strict是避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。读取表的时候可以不指定分区。设置如下参数配置动态分区的使用环境：hive.exec.max.dyn
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2023-09-08 18:34:36
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# Hive Job：大数据处理的利器
## 引言
在当今信息爆炸的时代，海量的数据产生和存储已经成为一种常态。为了从这些数据中提取有用的信息，数据处理变得非常重要。在大数据领域，Hadoop生态系统提供了许多工具和技术来处理和分析大规模数据集。其中，Hive作为Hadoop的一个核心组件，提供了一种类似于SQL的查询语言，使得数据分析人员能够方便地通过SQL语句来处理大规模的数据集。本文将介
什么是Spark？
Spark是处理大数据常用的计算引擎。Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。和MapReduce相比，spark支持内存计算，一般比MapReduce更高效。
一般我们在提交spark任务的时候，都会去其UI界面查看任务运行状况。其中就有job、stage、task
原创
2021-07-02 10:15:46
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If you see this error:org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable: java.io.NotSerializableException: ...The above error can be triggered when you intial...
原创
2021-07-09 10:45:24
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If you see this error:org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable: java.io.NotSerializableException: ...The above error can be triggered when you intial...
原创
2022-03-31 09:36:33
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什么是Spark？Spark是处理大数据常用的计算引擎。Spark是一个用来实现快
原创
2022-01-19 10:50:42
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