起因使用datax从mongo导出到格式为orc的hdfs文件过程中，报了oom：2021-01-09 00:05:02.038 [5358205-0-0-writer] ERROR WriterRunner - Writer Runner Received Exceptions:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache
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2023-09-20 06:16:42
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# 使用 PySpark 将 JSON RDD 写入 Hive
在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的数据处理能力和灵活性而受到广泛使用。在此篇文章中，我们将详细探讨如何使用 PySpark 将 JSON 格式的 RDD 写入 Hive 数据仓库。我们将逐步介绍相关概念、工作流程以及代码示例，帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 前言
在数据分析和处理的过程中，JSON（J
原创
2024-09-05 04:15:41
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文章目录问题背景解决过程注意事项问题背景kafka数据定时导入到hive，后续做数据清洗： flume,confulent都需要单独部署服务，比较繁琐。调查其他可选方案，参考以下文章：参考资料 综合比较，camus 简单，比较方便接入。主要分两步： 1、采用mapreduce过程处理数据从kafka导入hadoop 2、hadoop数据接入hive管理。解决过程1、下载源码，本地构建jar包。参考
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2023-06-14 20:34:27
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1、load data 导入数据到hive中
1.将本地数据文件导入到hive非分区表中,如下文件可以是个目录，会导入目录中所有的文件
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2023-06-15 10:31:39
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# Python写入Hive数据库的流程
在实现"Python将json字符串写入Hive"的过程中，我们需要以下步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : has
ORDER ||--| PRODUCT : contains
```
### 1. 连接Hive数据库
首先，你需要使用Python连接到Hive数据库。可
原创
2024-05-17 03:38:49
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flinksql 解析kafka复杂嵌套json解析复杂json 解析复杂jsonJSON数据{
"afterColumns":{
"created":"1589186680",
"extra":{
"canGiving":false
},
"parameter":[
1,
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2023-05-23 14:47:42
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- HDFS写入流程示意图 图片来源《Hadoop权威指南第四版》客户端调用DistributedFileSystem对象的create()方法来新建文件。DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，在文件系统的命名空间中新建一个文件，此时该文件中还没有相应的数据块namenode执行不同的检查以确保这个文件不存在以及客户端有
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2023-09-07 10:51:29
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文章目录滚动策略分区提交分区提交触发器分区时间的抽取分区提交策略完整示例定义实体类自定义source写入file flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个table，然后使用sql的方法将数据写入hdfs、local等文件系统，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。 一个最简单的DDL如下：CREATE TABLE
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2023-08-28 16:02:21
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HDFS写流程HDFS写流程步骤创建文件1、客户端调用DistributedFileSystem.create()方法Rpc方式（ClientProtocol.create()）远程调用NameNode（NameNodeRpcServer）的create()方法在HDFS上创建文件。 2、NameNode将该事务操作保持到edits.log文件当中 3、NameNode.create()创建成功，
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2023-10-23 10:24:39
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### 将JSON数据写入Hive的方法
在数据处理的过程中，我们经常会遇到将处理完的数据写入到数据库中的需求。在Python中，我们可以利用Hive作为数据库来存储数据。Hive是一个数据仓库工具，它可以将结构化的数据存储在Hadoop中，并提供一个类似SQL的查询界面。本文将介绍如何使用Python将处理完的JSON数据写入Hive中。
### 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装
原创
2024-05-13 04:18:26
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JSON是一种简单的数据格式，比xml更轻巧，在 JavaScript 中处理 JSON 数据不需要任何特殊的 API 或工具包，下面有个示例，大家可以参考下
JSON （JavaScript Object Notation）一种简单的数据格式，比xml更轻巧。 JSON 是 JavaScript 原生格式，这意味着在 JavaScript 中处理 JSON 数据不需要任何特
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2023-06-12 13:31:06
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本文将接着上文继续介绍如何使用Hive将数据写入到ElasticSearch中。在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖，具体请参见前文介绍。我们先在Hive里面建个名为iteblog的表，如下：CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (
id bigint,
name STRI
本文为一次Elasticsearch数据导入Hive的案例说明文档，读者可参考文中操作调整自己的操作方式：以测试部es主机192.xxx.x.128为例，导入索引数据到本地Hive一、准备：可先查看es服务器index列表，对目标数量和大小心中有数（此步可省） curl -X GET ‘http://192.xxx.x.128:9200/_cat/indices?v‘启动Hvie的shell界面，
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2023-08-04 12:58:33
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在使用前同样需要加入 elasticsearch-hadoop-2.3.4.jar 依赖，具体请参见前文介绍。我们先在Hive里面建个名为iteblog的表，如下：CREATE EXTERNAL TABLE iteblog (
id bigint,
name STRING)
STORED BY 'org.elasticsearch.hadoo
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2024-04-30 20:08:46
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HDFS写流程详细步骤：1.HDFS client会向NameNode发出写文件的请求，通过过RPC与NameNode建立连接。2.namenode检查是否已经存在该文件、检查权限。若通过检查，namenode返回可以写入的DataNode信息（注：WAL，write ahead log，先写进Log，再写内存。因为EditLog记录的是最新的HDFS客户端执行所有的写操作，如果后续真实的写操作失
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2023-08-18 21:23:36
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问题一、OOM问题1. 客户端报错报错 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 分析：客户端在提交job前会获取数据文件的块信息、大小信息，确定文件如何进行切片，此过程消耗客户端的内存和cpu， 当数据量过大时，如果本地jvm设置的比较小，会导致客户端内存溢出报错 处理：可以设置如下参数调大客户端jvm： &nb
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2023-07-24 15:23:15
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一、问题描述 昨天上午，钉钉上突然出现一堆hive相关的查询错误的报警。第一感觉，在yarn上查看任务日志，查询了一通，结果没看到有任务相关的报错。于是乎，立马查看hiveserver2的相关log，看到如下之类的信息： 大概的意思是由于gc，导致hiveserver2整个服务停顿，stop the whole word！整整15秒不可用，对于软件来说，是个毁灭性的灾难！为什么会突然飙升呢？又多方
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2023-10-20 14:32:23
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一、导入须知1、ES作为搜索引擎不只是数据的简单存储，向ES导入数据需要做相应的设置，如手动建立mapping。 2、ES本身的安装参数配置已经很优秀，绝大数情况下不需要修改除内存大小以外的参数。 3、想最佳的优化存储和查询的性能，就要有针对性的根据每一个字段的功能设置相关的属性，es作为搜索引擎通常会给每个字段动态自动映射相应的字段类型并设置最全的默认属性，但是过于冗余，而且动态自动映射的数据类
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2023-10-03 12:05:06
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一、问题描述执行语句‘insert into table xxx partition(dt) select …’ 向ORC格式的表中插入数据时报错：1、'PHYSICAL' memory limit.pid=21694,containerID=container_e122_1623983552034_0002_01_000279 is running 276889600B beyond the '
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2023-07-16 21:50:01
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spark读取hbase形成RDD，存入hive或者spark_sql分析
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2023-05-24 15:53:57
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