MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    hive sql mapreduce 更多内容
  • Hive应用开发常用概念

    Language,类SQL语句。 HCatalog HCatalog是建立在Hive元数据之上的一个表信息管理层,吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口,提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能,HiveMapreduce开发人

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  • Hive与其他组件的关系

    Hive与其他组件的关系 Hive与HDFS组件的关系 Hive是Apache的Hadoop项目的子项目,Hive利用HDFS作为其文件存储系统。Hive通过解析和计算处理结构化的数据,Hadoop HDFS则为Hive提供了高可靠性的底层存储支持。Hive数据库中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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  • Impala应用开发简介

    的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括 SELECT,JOIN和聚合函数。

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  • 输入文件数超出设置限制导致任务执行失败

    户同步)。 MRS 3.x及后续版本,登录 FusionInsight Manager,然后选择“集群 > 服务 > Hive > 配置 > 全部配置”。 搜索hive.mapreduce.input.files2memory配置项,并修改hive.mapreduce.input.

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  • Hive支持ZSTD压缩格式

    Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD(全称为Zstandard)是一种开源的无损数据压缩算法,其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式,本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC,RCFile,TextFi

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  • FlinkSQL Hive表开发规则

    FlinkSQL Hive表开发规则 提前在Hive中创建表 Flink作业在Hive中找不到对应表会报错,所以需要提前在Hive客户端创建好对应的表。 FlinkServer对接Hive使用对接MetaStore的方式,故需要Hive开启MetaStore功能。 查看Hive是否开启MetaStore功能:

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  • FlinkSQL Hive表开发建议

    例如集群连接名称为“flink_hive”,创建hive Catalog时配置集群连接名称“cluster.name”为“flink_hive”。 CREATE CATA LOG myhive WITH ( 'type' = 'hive', 'hive-version' =

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  • 作业管理

    本,批量执行Spark SQL语句。 Spark SQL:使用Spark提供的类似SQL的Spark SQL语句,实时查询和分析用户数据。 Hive:建立在Hadoop基础上的开源的 数据仓库 。MRS支持提交HiveScript脚本和直接执行Hive SQL语句。 Flink:提供

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  • 开发一个Hive SQL作业

    然后进入到作业开发页面,拖动MRS Hive SQL节点到画布中并单击,配置节点的属性。 图3 配置MRS Hive SQL节点属性 关键属性说明: 节点名称:默认显示为SQL脚本“hive_sql”的名称,支持修改。 SQL脚本:关联开发Hive SQL脚本中开发完成的Hive SQL脚本“hive_sql”。

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  • 基线运维约束限制

    confwhitelist配置 保存并重启Hive服务。 MRS节点优先级功能包含节点:MRS Spark SQLMRS Hive SQLMRS Spark、MRS Flink Job、MRS MapReduce。 要想hive的优先级生效,请联系运维工程师打开MRS Hive优先级配置项的开关。

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    // 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver

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  • 执行analyze table语句,因资源不足出现任务卡住

    yze table hivetable2 compute statistics语句相同,具体命令如下: spark-sql> analyze table hivetable2 compute statistics noscan 该命令不用启动MapReduce任务,不会占用YARN资源,从而任务可以被执行。

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  • MapReduce访问多组件样例代码

    // 请仔细阅读此内容: // MapReduce任务通过JDBC方式访问Hive // Hive会将sql查询封装成另一个MapReduce任务并提交 // 所以不建议在MapReduce作业中调用Hive final String driver

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  • 运行HiveSql作业

    运行HiveSql作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中,执行程序并获取结果,本章节指导您如何在MRS集群中提交一个HiveSql作业。 HiveSql作业用于提交Hive SQL语句和SQL脚本文件查询和分析数据,包括SQL语句和Script脚本两种形式,如果SQL语句中涉及敏感信息,也可使用脚本文件方式提交。

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  • MapReduce开源增强特性

    支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性:特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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  • 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存?

    处理步骤 Hive在执行SQL语句前,可以通过set命令来设置Map/Reduce相关客户端参数。 以下为与Map/Reduce内存相关的参数: set mapreduce.map.memory.mb=4096;// 每个Map Task需要的内存量 set mapreduce.map

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  • Impala应用开发简介

    的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括 SELECT,JOIN和聚合函数。

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  • Impala应用开发简介

    的工具补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函数。

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  • Impala

    的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函数。

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  • MapReduce访问多组件样例程序开发思路

    MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例,介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下。 以HDFS文本文件为输入数据 log1.txt:数据输入文件

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  • 如何强制停止Hive执行的MapReduce任务

    如何强制停止Hive执行的MapReduce任务 问题 在Hive执行MapReduce任务长时间卡住的情况下想手动停止任务,需要如何操作? 回答 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 待操作的集群名称 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“Re

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