EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，是一种广泛使用的开源Java分布式缓存，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。一、分布式缓存我们系统为了提高系统并发，性能、一般对系统进行分布式部署（集群部署方式）。如果不使用分布缓存，缓存的数据在各各服务单独存储，不方便系统开发。所以要使用分布式缓存对缓存数据进行集中管理，mybatis无法实现分布式缓存，
转载
2024-03-11 01:33:28
86阅读
在当前大数据时代，企业对数据的分析需求日益增加，Hive作为一种流行的数仓解决方案，因其优秀的查询能力而受到广泛应用。然而，在实际操作中，很多用户面临一个重要问题：“mybatis有法直接给hive写入数据吗”。本文将详细记录如何解决这一问题的过程。
### 背景定位
在我们的业务场景中，我们需要将MySQL中的数据迁移到Hive，以便能对大规模数据进行更高效的分析处理。这一需求主要来自于产品团
MyBatis流式查询1.应用场景说明MyBatis preview: JDBC三种读取方式： 1.一次全部（默认）：一次获取全部。 2.流式：多次获取，一次一行。 3.游标：多次获取，一次多行。在开发中我们经常需要会遇到统计数据，将数据导出到excel表格中。由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后再生成Excel返回给客户端。如果数据量过大，采用默认的读取方式（一次性获取全部
转载
2023-11-03 06:39:11
103阅读
- 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
转载
2023-09-07 10:51:29
100阅读
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，
转载
2023-10-23 10:24:39
89阅读
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
转载
2023-08-28 16:02:21
293阅读
使用MyBatis连接Hive数据库
概述
MyBatis是一个持久化框架，可以帮助我们简化数据库操作。而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以处理大规模数据。本文将介绍如何使用MyBatis连接Hive数据库，并给出相应的代码示例。
步骤
下表展示了连接Hive数据库的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 添加相关依赖
原创
2024-01-12 04:35:27
69阅读
目录配置解析阶段总结1：执行获取连接阶段总结2：其他参数driver、url、username、passwordmybatis封装了jdbc的加载驱动和建立连接，并把连接池化以保证高效率访问数据库。配置一般用mybatis时，我们只需如下配置即可<environments default="development">
<environment id="developmen
转载
2024-01-10 13:37:08
123阅读
文章目录一、mybatis连接hive和MySQL测试1、导入依赖2、创建druid连接池3、创建数据源4、创建实体类5、创建dao6、mybatis-config.xml7、mapper/hive-events.xml8、mapper/mysql-events.xml9、测试类二、mybatis代替sqoop的功能，把数据从Hive导入MySQL1-4、前四步与上例相同5、创建dao5.1、创
转载
2023-08-30 16:59:14
285阅读
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
转载
2023-10-20 14:32:23
122阅读
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
转载
2023-07-24 15:23:15
159阅读
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
转载
2023-09-20 06:16:42
167阅读
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
转载
2023-08-18 21:23:36
147阅读
1.异常描述当运行“INSERT … SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。Hive客户端：Task with the most failures(4): Diagnostic Messages for this Task: Error: GC overhead limit exceeded … FAIL
转载
2023-10-02 19:36:14
135阅读
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 '
转载
2023-07-16 21:50:01
208阅读
spark读取hbase形成RDD，存入hive或者spark_sql分析
转载
2023-05-24 15:53:57
178阅读
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
转载
2023-10-03 12:05:06
279阅读
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
转载
2024-04-30 20:08:46
44阅读
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，
转载
2023-08-04 12:58:33
236阅读
