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HiveSql调优系列之Hive严格模式，如何合理使用Hive严格模式

目录综述1.严格模式1.1 参数设置1.2 查看参数1.3 严格模式限制内容及对应参数设置2.实际操作2.1 分区表查询时必须指定分区2.2 order by必须指定limit2.3 限制笛卡尔积3.搭配使用3.1 参数3.2 搭配使用案例 综述 在同样的集群运行环境中，hive调优有两种方式，即参数调优和sql调优。 本

HA配置之mapred-site.xml

<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in complianc

sqoop从mysql导数据到hdfs使用lzop压缩格式，报：NullPointerException

sqoop从mysql导数据到hdfs使用lzop压缩格式，报：NullPointerException 具体报错如下： Error: java.lang.NullPointerException at com.hadoop.mapreduce.LzoSplitRecordReader.initialize(LzoSplitRecordReader.java:63) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewTrac

Hadoop MapReduce入门

一：配置pom <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-core</artifactId> <version>1.0.1</version> </dependency> 二:测试代码 package com.jachs.hadoop; import java.io.IOExcepti

Hadoop Kerberos配置

    创建Hadoop系统用户 为Hadoop开启Kerberos， 需为不同服务准备不同的用户。 启动服务时需要使用相应的用户。 须在所有节点创建以下用户和用户组。   用户划分： User:　　     Group Daemons hdfs:　　     hadoop NameNode, Secondary NameNode, JournalN

Hadoop org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException问题等价解决linux磁盘不足解决问题排查

org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException问题等价解决linux磁盘不足解决问题排查 解决“/dev/mapper/centos-root 100%”满了, org.apache.hadoop.util.DiskChecker$DiskErrorException Could not find any valid local directory for.... 错误信息：如下所示 20

hive Java heap space

java.lang.Exception: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:492) ~[hadoop-mapreduce-client-common-3.1.4.jar:?] at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobR

hive 常见set字段1

use adst; set mapreduce.job.queuename=${hiveconf:mp_queue}; set mapreduce.reduce.java.opts=-=-Xmx10000m; set mapred.reduce.tasks=5; set mapred.min.split.size.per.node=3200000; set mapred.min.split.size.per.rack=3200000; set mapred.max.split.size=25600000

六、mapred配置与yarn配置

6.1 Hadoop三大核心组件–分布式文件系统–HDFS 已经部署完毕–分布式计算框架–mapreduce–集群资源管理–yarn 系统规划 主机 角色 软件 192.168.0.10    master NameNodeSecondaryNameNodeResourceManager HDFSYARN 192.168.0.11node1 DataNodeNodeManager

Hadoop之mapred

Hadoop之Mapred 1.1 Mapred的大致流程 1.2Mapred的详细流程 文件File：文件要存储在HDFS中，每个文件切分成多个一定大小（默认64M）的Block（默认3个备份）存储在多个节点（DataNode）上。文件数据内容：We are studying at school.\n We are studying at school.\n… 输入和拆分：不属于map和red

YARN资源调度框架环境部署

1、步骤 https://archive.cloudera.com/p/cdh5/cdh.hadoop-2.6.0-cdh5.15.1 （1）进入文件夹 [hadoop@hadoop000 hadoop]$ pwd /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.1/etc/hadoop （2）复制文件，更名为mapred-site.xml [hadoop@hadoop000 hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapre

hive执行Insert报错code2

不配置这个找不到MRAppMaster类，所以报错了 <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP

Hadoop遇到的问题

1、 问题描述：hadoop集群启动时，datanode进程启动不了 解决方法： dfs.namenode.name.dir file:///root/work/hadoop-2.7.1/tmp/namenode dfs.datanode.data.dir file:///root/work/hadoop-2.7.1/tmp/datanode 2.启动时报错 java.net.UnknownHostException 结果：不能正常启动

记录hadoop3.2.2出现Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster问题

问题： hadoop3.2.2运行集群自带wordcount功能时出现以下错误： [xiaobai@hadoop102 hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar wordcount /wcinput /wcoutput Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v

面试必备技能-HiveSQL优化

Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。   Hive优化目标 在有限的资源下，执行效率更高 常见问题 数据倾斜 map数设置 reduce数

面试必备技能-HiveSQL优化

Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。 Hive优化目标 在有限的资源下，执行效率更高 常见问题 数据倾斜 map数设置 reduce数设置 其他

Hive优化的十大方法

Hive用的好，才能从数据中挖掘出更多的信息来。用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。Hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。这里重点讲解hive的优化方式，例如 优化分组：set hive.auto.c

Hive优化的十大方法

Hive用的好，才能从数据中挖掘出更多的信息来。用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。Hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。这里重点讲解hive的优化方式，例如 优化分组：set hive.auto.c

Hadoop配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下： 1）配置mapred-site.xml [mischen@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml 在该文件里面增加如下配置。 <!-- 历史服务器端地址 --> <property>     <name>mapreduce.jobhistory.address</name>    

Hadoop在yarn上运行mr程序以及历史服务器的配置

yarn上运行mr程序 配置yarn-env.sh 配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --> &

Hive高级优化 | 面试及调优必读

Hive高级优化 | 面试及调优必读 浪尖 浪尖聊大数据 1，FetchTask 不执行mapreduce，提高速度 设置的三种方式： 方法一： set hive.fetch.task.conversion=more; 方法二： bin/hive --hiveconf hive.fetch.task.conversion=more 方法三： 上面的两种方法都可以开启了Fetch任务，但是都是临时

解决 hive maPredue转换hivesql出错Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.a

找到hadoop安装目录下$HADOOP_HOME/etc/mapred-site.xml,增加以下代码 <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.env&l

hive 如何调优

　　hive 常见调优方法： 0.11前版本开启MapJoin，之后的版本默认开启 MapJoin是Hive的一种优化操作，其适用于小表JOIN大表的场景，由于表的JOIN操作是在Map端且在内存进行的，所以其并不需要启动Reduce任务也就不需要经过shuffle阶段，从而能在一定程度上节省资源提高JOIN效率 行列过滤

hadoop之配置yarn并运行MR程序（WordCount）

1、配置集群 （1）在yarn-env.sh中配置JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_11 （2）在yarn-site.xml中配置 <!--Reducer获取数据的方式--> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> <

hive 中 Order by, Sort by ,Dristribute by,Cluster By 的作用和用法

order by order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer（多个reducer无法保证全局有序） 只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。 set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值) set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Order by 功