一、hive配置修改1、在hive-site.xml文件中添加如下配置信息,就可以实现显示当前数据库,以及查询表的头信息配置。 <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> </property> <prop
转载 2023-10-10 09:08:39
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备注: Hive 版本 2.1.1 文章目录一.Hive索引简介二.Hive 索引案例2.1 索引语法2.2 索引相关操作2.3 创建索引案例2.4 使用索引案例 一.Hive索引简介Hive索引的目标是提高对表的某些列进行查询查找的速度。如果没有索引,则使用类似于“WHERE tab1.col1 = 10”这样的谓词进行查询’加载整个表或分区并处理所有行。但是如果col1存在索引,那么只需要加载
转载 2023-09-04 16:56:37
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存储格式1、压缩格式比较(Hadoop压缩配置)2、中间压缩3、最终输出结果压缩4、sequence file存储格式5、使用压缩实践 1、压缩格式比较(Hadoop压缩配置)先放图 snappy虽然不可切分,但也是对已生成的文件,可以在mr阶段指定reduce个数控制生成的文件大小每一个压缩方案都在压缩/解压缩速度和压缩率间进行权衡。BZip2压缩率最高,但是同时需要消耗最多的CPU开销。GZ
转载 2024-07-01 21:00:36
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如何实现“hive archive log” 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现“hive archive log”,让你能够更好地理解这个过程。首先,让我们了解一下整个流程。 ### 流程表格: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个Hive表用于存储日志 | | 2 | 将要归档的日志数据加载到Hive表中 | | 3 | 将Hive表中的数
原创 2024-07-13 04:37:45
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在处理Hive日志级别问题时,我们需要深入剖析整个过程,确保可以从中吸取经验教训,防止类似问题再次发生。Hive是一款数据仓库工具,用于处理海量数据集,而日志级别的设置直接影响到性能监控和问题排查的便捷性。 ## 问题背景 随着业务的不断扩展,我们的Hive系统承载了越来越多的数据操作量。为了确保系统的稳定运营和高效维护,我们需要明确日志级别的设置,并在必要时调整,以便更好地捕获运行中的问题。
原创 5月前
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# Hive中的log开窗函数实现指南 在大数据领域,Hive是一个广泛使用的数据仓库工具,它能够方便地处理大规模的数据集。其中,开窗函数是Hive SQL中一个强大的功能,它允许我们在查询数据时,基于某种标准如时间或ID,对数据进行分析。本文将为你详细讲解如何在Hive中实现log开窗函数,并通过一个表格和代码示例帮助你更加深入地理解。 ## 实现步骤 为了使用log开窗函数,我们将分为以
原创 8月前
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/tmp/当前用户名/hive.log
原创 2021-04-08 23:06:54
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# Hive Over Tez Event Log ## Introduction Hive is a data warehousing infrastructure based on Apache Hadoop. It allows users to query and analyze large datasets stored in Hadoop Distributed File Syst
原创 2023-09-24 08:51:55
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## Hive Server2 Log科普 Hive Server2是Apache Hive的组件之一,用于提供对Hive的SQL查询的服务。当用户提交查询请求时,Hive Server2会记录详细的日志信息,以便进行故障排查和性能优化。在本文中,我们将介绍Hive Server2日志的格式和内容,并通过示例代码展示如何分析日志中的关键信息。 ### Hive Server2日志格式 Hiv
原创 2024-04-30 04:13:39
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Hive窗口函数Over和排序函数Rank划重点简介概念数据准备实例聚合函数+overpartition by子句order by子句window子句`★`窗口函数中的序列函数NTILE`★`row_number、rank、dense_rankLAG和LEAD函数first_value 和 last_value 划重点1、聚合函数+over2、partition by子句3、order by子句
转载 2023-07-12 19:20:15
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一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改); 2. 举例: a) 假设input目录下有1个
转载 2024-08-31 18:52:47
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4.1 Hive参数 4.1.1 hive当中的参数、变量,都是以命名空间开头通过${}方式进行引用,其中system、env下的变量必须以前缀开头。 4.1.2 hive 参数设置方式 1、修改配置文件 ${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 2、启动hive cli时,通过–hiveconf key=value的方式进行设置 例:hive --hiveconf hive
转载 2023-09-22 07:18:53
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# logstash采集log文件到Hive的实践指南 在大数据时代,日志分析已成为企业获取洞察力和优化业务流程的关键手段。Logstash作为Elastic Stack的一部分,是一个开源的服务器端数据处理管道,可以同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您选择的“存储库”中。本文将详细介绍如何使用Logstash采集日志文件,并将数据存储到Hive中。 ## 环境准备 在开始之
原创 2024-07-21 04:21:05
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刚看到一个可以连接Hive的客户端界面工具–SQuirrel SQL Client,试了一下,用起来还行,在这里记录一下安装及使用方法。SQuirrel SQL Client是一个用Java写的数据库客户端,用JDBC统一数据库访问接口以后,可以通过一个统一的用户界面来操作MySQL、PostgreSQL、MSSQL、Oracle、Hive等等任何支持JDBC访问的数据库。使用起来非常方便。而且,
转载 2024-01-24 14:44:51
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项目使用的是Springboot,之前直接使用JAR包的方式发布,但在客户这边实施发布的时候,客户使用的容器是weblogic,版本为 10.3.6。  痛苦就此开始!不过项目组还有另外一个也同样使用了Springboot,他们已经顺利发布了,嗯~ 再百度一下, 哈哈哈,这还不是简简单单!这个事情,随手扔给下面的技术人员搞定就ok的嘛~   结果一周过去了,跟我说项目启不来。没
转载 2024-09-09 20:41:51
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背景最近使用impala做查询的时候,遇到一个sql 中使用多个列 count(distinct) 查询导致报错的情况,报错内容如下:org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: AnalysisException: all DISTINCT aggregate functions need to have the same set of parame
转载 2024-09-05 16:26:41
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开发环境比较乱 昨天遇到hiveserver2启动失败,查看日志报错java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.curator.shaded.com.google.common.util.concurrent.MoreExecutors.sameThreadExecutor()2022-07-04T20:14:53,315 WARN [main]: serve
EOF,为End Of File的缩写,通常在文本的最后存在此字符表示资料结束。 在微软的DOS和Windows中,读取数据时终端不会产生EOF。此时,应用程序知道数据源是一个终端(或者其它“字符设备”),并将一个已知的保留的字符或序列解释为文件结束的指明;最普遍地说,它是ASCII码中的替换字符(Control-Z,代码26)。 在C语言中,或更精确地说成C标准函数库中表示文件结束符(end o
当我们在Apache Hive上运行作业时,可能会出现一些需要在YARN上查看日志的情况。这篇文章将以复盘的方式说明如何解决“hive job怎么在yarn上看log”的问题。 ### 问题背景 在大数据处理的过程中,Hive 作业的调试和日志查看是至关重要的。不论是在开发阶段还是生产环境中,及时地分析日志、快速定位问题,可以显著提高工作效率,并减少影响业务的时间。尤其是在处理大规模数据时,日
原创 6月前
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日志文件的分析日志文件概述日志文件的作用日志文件的一般格式系统常见的日志文件名日志文件的管理日志的信息等级查看用户登录信息journalctl查看登录信息 日志文件概述日志文件就是记录系统活动信息的几个文件,如:何时、何地、何人做了什么操作,以及执行操作后的一些错误信息,一个合格的管理员会经常查看自己的日志文件,以随时掌握系统的最新状态日志文件的作用记录系统,程序运行过程中发生的各种事件可以通过
转载 2024-06-19 11:09:32
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