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第11章 hive常见错误及解决方案
1.hive.metastore.warehouse.dirHive 仓库目录是在 HDFS 中存储 Hive 表格的位置。注意此仓库目录的 Hive 默认值为“/user/hive/warehouse”。2.hive.warehouse.
一、FlinkX实时采集功能的基本介绍 首先为大家介绍下FlinkX实时模块的分类,如下图所示: 1、实时采集模块(CDC) 1)MySQL Binlog插件 利用阿里开源的Canal组件实时从MySQL中捕获变更数据。 2)Postgr
Beeline连接 !connect jdbc:hive2://ip:port 用户名 hive 密码 hive有的创建的hive数据库可能存在乱码的现象,故本次一并解决。1.修改Mysql中的hive表相关配置修改表字段注解和表注解修改分
---有关hive表占用磁盘空间大小的研究-----不加【distribute by uuid sort by uuid,servAddtime】-----16.7 Ginsert overwrite table tmp_ods_sony_
目 录1. 引言 31.1 背景介绍 31.2 编写目的 31.3 适用范围 31.4 角色职责 31.5 其他 32. 非生产环境测试结果 42.1 impala参数调整前测试
目前集群存于一个非常不健康的状态,主要问题是小文件太多,单个DataNode的block数量阈值是500,000,而现在单个DataNode的block为2,631,218,约为阈值的5倍,现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。 小
基于CDH 6.3.0 搭建 Hive on Spark 及相关配置和调优 Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是Map
Client '1c5c0ae6-d56d-47b3-ae5a-d85fd941b14e_0' timed out waiting for connection from the Remote Spark Driver报
前言 Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎,在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少,但是也需要合理调整参数才能最大化性能,本文简单列举一些调优项
今天早上来到公司,看了一下hue平台执行的时候,出现以下报错,然后我就去平台上查看日志,找了半天也没有找到,以为是spark的问题。然后在去hive上去看日志,发现了报错如下(原来是与atlas集成的时候,把阿里的oss的jar也移了过来,
导出的oracle的数据表结构csv文件python处理代码
创建数据库CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name[COMMENT database_comment]
sqoop 从hive导入mysql 出现:ERROR tool.BaseSqoopTool: Error parsing arguments for export:(问题解决)
前言有些情况我们是不需要写入磁盘,处理完直接释放。
目录 一、Ambari 修改hive 默认的任务执行队列 1、Ambari 修改hive 配置项 2、Ambari 修改tez 配置项 3、执行h
如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive标签(空格分隔): 大数据平台构建一: 编写目的二: 平台所用版本介绍三: 配置步骤四: 测试应用一: 编写目的二: 平台所使用版本三:配置步骤3.1 创建 Pipelines3
使用load 方式加载数据到Hive 表中,注意分区表加载数据的特殊性如何保存HiveQL 查询结果:保存到表中,保存到本地文件(注意指定列分隔符)常见查询练习,如group by、having、join、sort by、order by
Hive 能做什么,与mapreduce 相比优势在哪里(相对于开发)为什么说Hive 是Hadoop 的数据仓库,从【数据存储和分析】 方面理解Hive 架构,分为三个部门来理解,画图理解1.Hive 能做什么,与mapreduce 相比
1.1 hive的简介1.2 hive 的特点1.3 hive 的架构1.4 hive-2.1.1 安装一: hive 的简介1.1 hive的简介1.2 hive 的特点1.3 hive 的架构1.4 hive-2.1.1 安装
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