这个方法适用于存在多个hql脚本，想要统一调度，或者多个hql存在依赖关系的场景逻辑简述：四类文件 1、pkg.sh文件（1个pkg.sh文件），用来调度rpt.sh文件，在linux crontab -e 调度中添加这个文件，用于调度可同时调度多个rpt.sh文件 2、rpt.sh文件（n个rpt.sh文件），用来调度.q文件，并在.q文件执行成功后，自动生成执行l
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2023-07-12 19:00:08
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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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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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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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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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# 使用Shell脚本调度有依赖关系的Hive表
在数据处理和分析的工作中，Hive表的调度往往存在依赖关系。对于刚入行的小白，我会带你一步步了解如何通过Shell脚本调度这些有依赖关系的Hive表。
## 整体流程
下面是调度Hive表的整体步骤，整理成了表格便于理解：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------
原创
2024-10-02 06:33:12
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## Java调度Shell执行并通过Hive执行作业的流程
为了实现Java调度Shell执行，并在Shell中通过Hive执行作业，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 编写Java代码，用于执行Shell命令 |
| 2 | 在Java代码中调用Shell命令执行Hive作业 |
| 3 | 编写Shell脚本，用于执行Hive作
原创
2023-08-20 05:56:28
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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
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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
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# 使用Shell调度Spark任务的入门指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的框架。而在很多项目中，我们需要通过Shell脚本来调度Spark任务进行自动化处理。本文将为刚入行的小白详细介绍如何实现“Shell调度Spark”，并提供必要的代码示例及详细的步骤解释。
## 整体流程
在我们开始之前，先介绍一下整个流程。下面的表格展示了实现Shell调度Spark任
原创
2024-09-26 08:59:04
63阅读
# 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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# 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？
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
# 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
lili72 数据平台： 一、 hadoop平台：Hbase，hive,storm,spark &
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2023-07-12 19:25:12
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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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Hive的shell以及Hive参数的配置Hive的shell一：进入Hive的客户端之前执行语句相关的hive -e "sql" ;
hive -e "show dtabase;" 执行单个sql语句执行顺序是：启动客户端–》执行语句–》退出客户端;hive -f sql脚本;
创建一个文件shell.txt，写入sql脚本:
create database test_shel
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2023-07-12 18:59:38
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前面放完建设四个现代化大数据平台乌托邦理想的大卫星，接下来的文章得谈谈具体组件的生产大跃进了。第一篇，先来讨论一下大数据开发平台的核心组件之一：作业调度系统。作业调度系统是一个相对复杂的系统，涉及的内容繁杂，针对的场景多种多样，实现的方案千差万别，是一个需要理论和实践并重的系统。本文重点谈理论，会先从大的场景划分的角度对市面上的各种调度系统进行分类讨论，然后再针对具体的作业调度系统，探讨一下各自的
