啥是任务推测分布式集群环境下， 一个作业的多个任务可能运行速度不一致，可能出现某个任务拖后腿，拖慢整个进度，为了避免这种情况，hadoop采用了推测执行机制(speculative execution) , 根据一定法则推测出拖后腿的任务，并为此任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。任务推测的算法： 1.0.0版本和0.2
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2024-10-15 20:32:21
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最近项目在用kylin，在搭建开发环境和测试环境后，然后在kylin上建cube，kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎)，在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题，后来数据量大或维度多了，就经常出现OOM的问题。 其实一开始就知道是并行度过高的问题，也尝试过在kylin里面调试，但并没有用。后来通过jps查看yarnchild个
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2023-11-20 09:43:43
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如何实现“hive on spark container executor”
### 1. 介绍
在介绍具体实现步骤之前，我们先来了解一下“hive on spark container executor”的概念和作用。
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据进行查询和分析。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以通过它来执行Hive查询，实现更高效的数据处理。
原创
2023-12-27 06:51:46
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资源配额 LimitRange默认情况下，K8s集群上的容器对计算资源没有任何限
原创
2022-08-16 21:46:56
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温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢1.文档编写目的在前面Fayson介绍了《如何使用Cloudera Manager设置使用YARN队列的ACL》和《如何在Cloudera Manager中配置Yarn放置
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2023-07-12 20:59:40
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Hive是基于Hadoop的一种数据仓库，对查询和管理分布式存储中的超大数据集提供了很大帮助。正如绝大部分开源软件一样，Hive允许用户调整参数改变Hive的默认行为。用户可以使用下面三种方法中的任意一种对Hive进行配置管理： 在Hive的CLI（命令行接口）使用set命令在会话层级为后续语句设置参数值，比如：set hive.exec.scratchdir=/tmp/mydir，将后续语句的
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2023-10-19 06:42:57
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建立一个分桶表，并尝试直接上传一个数据create table student4(sno int,sname string,sex string,sage int, sdept string) clustered by(sno) into 3 buckets row format delimited fields terminated by ‘,’; set hive.enforce.bucket
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2024-09-27 16:19:47
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问题描述 在服务上，有很多容器没有做资源限制。在峰值出现时，他们会耗尽服务器资源，影响其他容器的运行。 因此，我们需要对这些容器进行资源限制（批量处理）。 该笔记将记录：1）如何批量对容器进行资源限制，2）并设置可用资源上限为当前已用资源加上”预留资源“ 解决方案 查看资源用量（并排序） docke
原创
2021-07-20 09:58:27
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文章目录前言一、Cgroup资源配置二、使用stress工具测试CPU和内存2.1 CPU弹性的加权值 cpu-shares2.2 CPU周期限制2.3 CPU Core控制2.4 CPU配额控制参数的混合使用2.5 内存限额2.6 Block IO的限制2.7 bps和iops的限制 前言默认情况下容器是没有资源限制的，因为它本身就是一个进程，当一个容器占用太多资源的话，会对其他容器产生影响，
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2023-09-20 21:34:00
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导语混部，通常指在离线混部(也有离在线混部之说)，意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上，以期提升节点的资源利用率。其中的关键难点在于底层资源隔离技术，严重依赖于 OS 内核，而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时，再次显得有些捉襟见肘(或至少说不够完美)，仍需深度 Hack，
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2023-11-28 13:28:18
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# Hive 执行中的两个容器
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库软件，它为数据的查询和分析提供了便利。尽管它背后依赖大数据处理框架，但很多用户可能没有意识到在 Hive 查询执行的过程中，如何通过控制容器数量提升效率并达到最佳性能。本文章将深入探讨 Hive 执行过程中为什么只有两个容器，并提供相关代码示例和图表分析。
## Hive 和容器的基础
在 Hive
1. SELECT语句可以使用正则表达式做列选择，下面的语句查询除了ds和h 之外的所有列：SELECT `(ds|hr)?+.+` FROM sales2. LEFT SEMI JOIN的限制是， JOIN子句中右边的表只能在ON子句中设置过滤条件，在WHERE子句、SELECT子句或其他地方过滤都不行。3. Hadoop和Hive中数据都是用UTF-8编码的，所以, 所有中文必须是U
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2023-08-24 20:25:12
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YARN产生背景YARN是Hadoop2.x才有的，所以在介绍YARN之前，我们先看一下MapReduce1.x时所存在的问题：单点故障节点压力大不易扩展MapReduce1.x时的架构如下：可以看到，1.x时也是Master/Slave这种主从结构，在集群上的表现就是一个JobTracker带多个TaskTracker。JobTracker：负责资源管理和作业调度TaskTracker：定期向J
配置Non-global Zone
当你决定要建立Non-global Zone更好地利用硬件资源时，你应该详细地制作计划和考虑所有涉及的因素和部件，它们包括：
Non-global Zone的名字
Non-global Zone的安装路径
Non-global Zone 的网络资源
Non-global Zone 的文件系统
Non-global Zone
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2006-12-15 18:51:24
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SUN中国软件技术中心罗浩/Benny Luo [email]Benny.luo@Sun.com[/email]
简介
作为Sun信息系统的基石，Solaris 10目前既可支持SPARC处理器，同时可以支持AMD Opteron 和 Intel Xeon处理器的服务器. Solaris 10上有600多个新特性，包括了Dtrace, SMF这些重大的改变，在这里想和大家分享其中一个特性S
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2006-12-15 18:53:36
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Hive笔记3：Hive分桶、Hive JDBC目录Hive笔记3：Hive分桶、Hive JDBC一、Hive分桶1、开启分桶开关2、建立分桶表3、往分桶表中插入数据注意：二、Hive JDBC1、启动hiveserver22、新建maven项目并添加两个依赖3、编写JDBC代码一、Hive分桶分桶实际上是对文件（数据）的进一步切分Hive默认关闭分桶作用：在往分桶表中插入数据的时候，会根据
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2023-07-12 21:33:16
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hive的安装简单一些,使用也比较简单,基础hadoop搭建好之后,只要初始化一些目录和数据库就好了安装需要做几件事:1.设立一个数据源作为元数据存储的地方,默认是derby内嵌数据库,不过不允许远程连接,所以换成mysql2.配置java路径和classpath路径下载地址: http://mirrors.shuosc.org/apache/hive/hive-2.3.2/发现一个问题:该地址会
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2023-11-19 15:54:28
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## 如何实现 Hive 资源池：新手指南
Hive 资源池是一种用于管理 Hadoop 集群中资源（如 CPU、内存等）的技术，目的是提高查询性能和系统的整体效率。对于刚入行的开发者来说，实现 Hive 资源池可能会显得比较复杂，但其实只要按照一系列步骤进行，就能顺利实现。
### 流程概述
以下表格展示了实现 Hive 资源池的核心步骤：
| 步骤 | 描述 | 完成时间 |
| --
原创
2024-09-24 07:38:05
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# 如何在 Hive 中实现资源限制
在大数据处理领域，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具。随着数据量的不断增加，如何适当地管理资源成为了一项重要任务。本文将向你介绍如何在 Hive 中实现资源限制，并提供具体的步骤、代码示例以及必要的解析。
## 整体流程
在 Hive 中限制资源的流程可以简单概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第一步
原创
2024-10-05 06:53:11
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# Hive 查看资源的科普知识
随着大数据技术的快速发展，Apache Hive 作为一种非常流行的数据仓库，广泛应用于大数据处理和分析。Hive 可以让用户以类似 SQL 的方式来查询存储在 Hadoop 大数据环境中的数据。本文将介绍如何使用 Hive 查看资源，确保您能够有效地管理和优化您的 Hive 数据查询及执行资源。
## 什么是 Hive？
Hive 是一个基于 Hadoop
