一、Hive的起源Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebook最早地开始研发Hive，它让对Hadoop使用SQL查询（实际上SQL后台转化为了MapReduce）
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2023-07-17 22:28:01
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joinreduce join工作原理Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对打标签以区别不停来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加部分的标志作为value，最后进行输出。 Reduce段主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在Map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。首先先看需
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2023-10-02 20:48:58
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# 理解 Spark Job 数量及其影响
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的选择，它因其高效的并行计算能力而受到青睐。在使用 Spark 处理数据时，我们常会提到“Spark Job”，这是什么呢？了解 Spark Job 的数量及其影响，有助于更好地优化你的数据处理流程。
## 什么是 Spark Job？
在 Spark 中，一个作业（Job）是由一系列算子（如
作业提交过程比较简单，它主要为后续作业执行准备环境，主要涉及创建目录、上传文件等操作；而一旦用户提交作业后，JobTracker端便会对作业进行初始化。作业初始化的主要工作是根据输入数据量和作业配置参数将作业分解成若干个Map Task以及Reduce Task，并添加到相关数据结构中，以等待后续被高度执行。总之，可将作业提交与初始化过程分
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2023-07-20 20:41:30
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## 介绍Hadoop Job
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。Hadoop Job是Hadoop中用于处理数据的一个基本单元。一个Hadoop Job由一个Map阶段和一个Reduce阶段组成。Map阶段用于处理输入数据并生成中间结果，Reduce阶段用于对中间结果进行聚合处理。
### Hadoop Job的基本流程
1. 输入数据的切片：Hadoop将输入数
hadoop job -kill jobid 可以整个的杀掉一个作业，在这个作业没啥用了，或者确认没有价值的情况下使用hadoop job -kill-task attempid 如果一个作业的某个mapper任务出了问题，而整个作业还希望继续运行的情况下，使用这个命令 1） 重启坏掉的DataNode或JobTracker。当Hadoop集群的某单个节点出现问题时，一般不必
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2023-05-29 11:20:53
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今天有同学问我，如何kill掉制定用户的所有job，有没有现成的命令？我看了一下hadoop job命令的提示，没有这样的命令。
其实实现kill指定用户的job也非常简单，本身hadoop job命令已经带有很多实用的job管理功能了。列出Jobtracer上所有的作业hadoop job -list使用hadoop job -kill杀掉指定的jobidhadoop job -kill job
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2023-05-24 14:29:00
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1.Job提交先图解大致流程，心里有大概框架。首先第一步进入waitForCompletion函数中的submit函数进入sumit函数，重点关注connect函数 初始化 总结来说，上面过程就是建立连接，创建提交job的代理，判断是local还是yarn客户端submit函数，继续看connect下面的部分submitJobInternal函数 分析ch
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2023-09-20 10:58:31
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1.数据流 MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个任务（task）来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。这些任务运行在集群的节点上，并通过YARN进行调度。如果一个任务失败，它将在另一个不同的节点上自动重新调度执行。 Hapoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小
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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作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
// 我在这里只有一个Queue
原创
2023-07-13 18:38:19
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# 减少Hive Job数量的方法
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到需要执行多个Job的情况，这不仅增加了处理时间，也增加了系统负载。因此，降低Hive Job数量是提高数据处理效率的一个重要方面。本文将介绍一些减少Hive Job数量的方法，帮助优化数据处理流程。
## 为什么需要减少Hive Job数量？
在Hive中，每个查询都会被编译为一个或多个MapReduce Job来执
spark面试必备总结之前发步的第一篇文章，是刚进驻CSDN发布的第一篇，写的不是很到位。在这里我从新更新一篇，那一篇就作为步入CSDN技术殿堂的一份小礼物吧！以此来警醒自己，让自己变得更加强大。Spark（集群管理器）架构图 DAG :有向无环图 有了方向就不会循环。第一步 :首先初始化 Jvm （Driver），在Driver中创建SparkContext。第二步：向clusterManage
查看当前运行job列表： hadoop job -list kill job举例，最后一个参数是Job Id hadoop job -kill job_201106031716_0031
原创
2023-07-13 18:32:55
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### Hadoop Job List实现步骤
本文将介绍如何使用Hadoop命令行工具实现"hadoop job list"的功能，以便查看Hadoop集群上正在运行的作业列表。
#### 步骤概览
下面是实现"hadoop job list"的步骤概览，具体步骤将在后续的内容中详细介绍。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 配置Hadoop集群环境 |
原创
2023-08-12 19:38:25
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# Hadoop Job进度实现教程
## 一、整体流程
下面是实现Hadoop Job进度的整体流程：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 描述 |
| -------- | -------- | ---- |
| 1 | 创建Job对象 | 创建一个新的Job对象，用于提交MapReduce作业 |
| 2 | 配置Job | 配置Job的各种参数
原创
2023-09-18 20:38:24
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查看当前hadoop正在执行的jobs: hadoop job -listJobId State StartTime UserName Priority  
翻译
2018-07-25 22:49:04
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## Hadoop Job 暂停
在使用 Hadoop 进行大数据处理时，我们经常会遇到需要对正在运行的 Job 进行暂停的情况。暂停 Job 可以在某些情况下提供更好的调度和资源管理，同时也可以在需要时恢复 Job 的执行。本文将介绍如何在 Hadoop 中暂停和恢复 Job，并提供相应的代码示例。
### 什么是 Hadoop Job？
在介绍如何暂停和恢复 Job 之前，我们先来了解一
原创
2023-07-26 23:24:17
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#!/bin/sh
#echo "waring"
#read NAME #等待用户输入并把输入的值付给NAME
NAME=$1 #将脚本第一个参数赋给NAME
#引用变量时加上"{}",是个好习惯,利于shell辨别变量边界
if [ -z ${NAME} ] ; then #执行脚本没有输入参数,默认关闭hadoop
stop-all.sh
elif [ ${NAME} = "hadoop"
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2023-06-01 14:47:29
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