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

查看更多 →

WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的 数据仓库 ，其主要能力是通过对HQL（Hive Query Language）编译和解析，生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。Hive与HQL相关信息，请参考HQL 语言手册。

查看更多 →

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 > 服务 > Yarn”。 单击左侧页面的“ResourceManag

查看更多 →

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

查看更多 →

Flink异步Checkpoint样例 MapReduce服务 MRS Flink实现配置表与实时流join的样例 29:34 Flink实现配置表与实时流join的样例 MapReduce服务 MRS Flink读写Kafka样例 23:07 Flink读写Kafka样例 MapReduce服务 MRS Flink实现pipeline样例

查看更多 →

主要包括HiveMetaStore访问时间，访问次数，连接并发数。 MapReduce/Spark：以该组件进行执行时，MapReduce/Spark执行的情况直接引影响到Hive的性能，如每个任务的大小，任务与资源分配均匀度，任务拆分合理度等。 HDFS：最底层的IO读也是性能

查看更多 →

组成。其中ResourceManager是一个全新的资源管理系统，而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。此外，TezUI依赖Yarn提供的TimelineServer实现Tez任务运行过程呈现。 父主题：

查看更多 →

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

查看更多 →

Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称

查看更多 →

Archives功能实现的，Hadoop Archives启动的并行归档任务数（Map数）与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为：并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面，具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 在搜索框中输入参数名称

查看更多 →

Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报错Error running child : java.lang.StackOverflowError，具体报错信息如下： FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred

查看更多 →

Hive配置类问题 Hive SQL执行报错：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 解决方案： 对于MapReduce任务，增大下列参数： set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce

查看更多 →

Impala与Hive间的关系 Impala使用Hive的元数据、ODBC驱动程序和SQL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。

查看更多 →

MapReduce引擎无法查询Tez引擎执行union语句写入的数据 问题 Hive通过Tez引擎执行union相关语句写入的数据，切换到Mapreduce引擎后进行查询，发现数据没有查询出来。 回答 由于Hive使用Tez引擎在执行union语句时，生成的输出文件会存在HIVE

查看更多 →

MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Oozie相关样例工程： 表1

查看更多 →

MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Oozie相关样例工程： 表1

查看更多 →

MRS Hive为非全托管服务， DLV 无法直接与非全托管服务进行连接。 CDM 集群提供了DLV与非全托管服务通信的代理。 数据库名 单击“获取数据库”，在列表框中选择数据库。 填写完数据源信息后，单击“确定”即可完成MRS Hive数据连接的添加。 使用MapReduce服务（MRS

查看更多 →

Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

查看更多 →

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

查看更多 →

= readHBase(); // 2. 读取Hive数据 String hiveData = readHive(name); // Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new

查看更多 →

ala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框

查看更多 →