# 如何实现 Hive 调度工具
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种广泛使用的数据仓库工具，用于在 Hadoop 上进行数据分析。Hive 调度工具可以帮助定期执行 Hive 查询，利用调度器来实现定时任务的自动化。本文旨在帮助初学者一步一步地实现这样一个调度工具。
## 项目流程
为帮助你更好地理解整个实现流程，以下是整个项目的步骤梳理：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 04:10:39
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1.什么是hive基于 Hadoop 的一个数据仓库工具：hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储，hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能（1.1）hive的优点操作接口采用类SQL语法，提供快
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2023-07-12 16:33:30
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一、控制台使用1. 让提示符显示当前库hive>set hive.cli.print.current.db=true;显示查询结果时显示表的字段名称：hive>set hive.cli.print.header=true;2. 以上设置都仅仅在该会话中有效，结束会话后就失效解决方式： 在linux的当前用户主目录中，编辑一个.hiverc（隐藏文件）文件，将参数写入其中： vi .hi
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2023-09-03 16:50:18
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目前大数据平台经常会用来跑一些批任务，跑批处理当然就离不开定时任务。比如定时抽取业务数据库的数据，定时跑hive/spark任务，定时推送日报、月报指标数据。任务调度系统已经俨然成为了大数据处理平台不可或缺的一部分。一、原始任务调度记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也
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2024-09-13 19:46:55
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介绍:
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成， 最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、 数据挖掘的基础。 ETL是数据仓库中的非常重要的一环。
它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库， 数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。 所以从工程应用的角度来考虑， 按照物理数据模型的要求加载数据
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2023-12-04 20:25:52
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概念Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库，它可以将结构化的数据文件映射成表，并提供类 SQL 查询功能，用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业，然后提交到 Hadoop 上运行。Hive处理的数据存储在HDFS，Hive分析数据底层的实现是MapReduce，执行程序运行在Yarn上。 注：Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高
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2023-07-20 20:01:01
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**Hive命令实战操作之 – Hive调优策略提示：本文章内容取自来源： 拉勾教育大数据高薪训练营 文章目录前言HQL操作之 -- Hive调优策略第 1 节 架构优化执行引擎优化器分区表分桶表文件格式第 2 节 参数优化第 3 节 SQL优化列裁剪和分区裁剪sort by 代替 order bygroup by 代替 count(distinct)group by 配置调整join 基础优化调
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2023-10-02 19:29:33
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目录1 Hive调优策略1.1 架构优化1.2 参数优化1.3 SQL优化1.4 优化小结1.5 优化实战2 Hive案例2.1 需求描述2.2 数据说明2.3 实现3 数据交互工具 -- HUE3.1 Hue概述3.2 Hue编译安装3.3 Hue整合Hadoop、Hive 1 Hive调优策略Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在设计和开发阶段需要注意效率。 影响Hive效率的不仅仅是
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2024-08-16 13:10:19
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概述XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。特性1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度
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2023-07-12 14:44:15
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Hive性能调优（二）第4章 Hive及相关大数据结构Hive工作流程Hive元数据YARN组件YARN执行流程HDFS架构HDFS读写流程hadoop的HA(高可用)实现和zk的作用常见HDFS优化计算引擎第6章 HiveSQL执行计划查看执行计划 eplain简单执行计划解读带普通函数/操作法的执行计划解读带聚合函数的执行计划解读高级分组聚合Hive表的连接 第4章 Hive及相关大数据结构
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2023-09-13 15:07:03
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Hive调优策略Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在设计和开发阶段需要注意效率。影响Hive效率的不仅仅是数据量过大;数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、 MapReduce分配不合理等因素都对Hive的效率有影响。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化，也包含Hive配置项和MR方面的调整。从以下三个方面展开:
架构优化
参数优化
SQL优化10.1 架构优化执行引擎Hi
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2023-09-26 16:29:44
159阅读
HIVE及其相关大数据组件
Hive是构建在Hadoop大数据平台之上，Hive数据存储依赖于HDFS,HiveSQL的执行引擎依赖于MapReduce、Spark、Tez等分布式计算引擎,Hive作业的资源调度依赖于YARN、Mesos等大数据资源调度管理组件。如果脱离Hadoop生态单聊Hive优化，那无异于隔靴搔痒，解决不了根本的性能问题。与Hive相关的组件有4个部分：Hive元数据、资源
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2023-08-18 11:55:06
290阅读
azkaban简介Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。 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
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2024-02-02 11:09:10
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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
# Hive调度作业科普文章
## 引言
在大数据处理领域，Apache Hive作为一个高效的数据仓库系统，具有快速查询和分析大量结构化数据的能力。为了处理复杂的查询任务并实现数据的定期更新，我们需要调度这些Hive作业。本文将介绍Hive调度作业的基本概念，调度的必要性，实际操作中的代码示例，以及相关的序列图与甘特图，以便更好地理解Hive作业的调度过程。
## 什么是Hive调度作业？
lili72 数据平台： 一、 hadoop平台：Hbase，hive,storm,spark &
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2023-07-12 19:25:12
226阅读
# 利用 DolphinScheduler 调度 Hive 任务的实用指南
## 引言
在大数据处理领域，数据的调度与管理一直是一个重要的课题。Apache DolphinScheduler 是一个功能强大的分布式工作流调度系统，它可以帮助用户轻松管理任务，调度数据流，而 Hive 则是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库工具，能够处理结构化数据。本文将介绍如何利用 DolphinSche
1：Azkaban概述Azkaban是一个分布式工作流管理器，在LinkedIn上实现，以解决Hadoop作业依赖性问题。我们有需要按顺序运行的工作，从ETL工作到数据分析产品。 2：为什么需要工作流调度系统1）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。2）各任务单元之间存在时间先后
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2023-07-14 14:39:17
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Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响 Hive 效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、Job或I/O过多、MapReduce 分配不合理等等。对Hive 的调优既包含 Hive 的建表设计方面，对HiveHQL 语句本身的优化，也包含 Hive 配置参数 和 底层引擎 MapReduce 方面的调整。1 Hive建表设计调优Hive的建表
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2023-08-21 02:08:05
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在应用大型信息系统的机构，例如银行，电信，保险公司，信息服务提供商等，经常会有这样需求：希望将信息系统每日正常运行所需要的任务，通过一个称之为作业的运载单位来包装，再通过统一的排程系统，按照一定的先后顺序，将作业进行任务调度。BMC公司的Control-M调度就是实现这样一个功能的企业级批量调度产品.Control-M在应用架构上分为三层，这三个层次分别是调度管理器（ControlM/EM）,调度
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2023-11-30 12:48:52
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