最近发现hiveserver2(本质上是提供jdbc连接的driver进程)经常发生严重卡死故障,而且卡死分成两种现象。
开发者利用jdbc连接hiveserver2(或者利用jdbc连接 spark HiveThriftServer2,由于两者都是提供jdbc连接到hive,因此,后面都统一称为利用jdbc连接hiveserver2),执行简单查询、复杂分析、超复杂分析等不同的sql任务,session并发量还很高(五六百甚至上千的并发),本质上要求大数据平台同时具备oltp的高并发与olap的高分析能力。对于hiveserver2这一类基于hadoop平台的jdbc server而言,非常不适合这种高并发的应用。
key 分布不均匀 业务数据本身的欠缺性 建表设计方法不对 有些 SQL 难免会有一下数据倾斜不可避免 表现的形式: 任务完成进度卡死在99%,或者进度完成度在100%但是查看任务监控,发现还是有少量(1个或几个)reduce 子任务未完成。因为其处理的数据量和其他 reduce 差异过大。单一reduce 的记录数与平均记录数差异过大,通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死,于是搁置了好久,昨晚终于尝试了一下,完美搞定,本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
一般都发生在Sql中group by和join on上,而且和数据逻辑绑定比较深。
来源:https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。
特别说明:该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》,欢迎关注!
大数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
摘要:本文整理自阿里云高级开发工程师 Apache Flink Committer、Flink 1.16 Release Manager 黄兴勃(断尘),在 FFA 2022 核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
亲爱的社区小伙伴们,Apache Doris 2.1.5 版本已于 2024 年 7 月 24 日正式发布。2.1.5 版本在湖仓一体、多表物化视图、半结构化数据分析等方面进行了全面更新及改进,同时在倒排索引、查询优化器、查询引擎、存储管理等 10 余方向上完成了若干问题修复,欢迎大家下载使用。
诺亚控股有限公司以“诺亚财富”为品牌,源起于中国,是首家在港美两地上市的中国独立财富管理机构,首家开创了财富管理和资产管理的双轮驱动业务模式,同时也是国内首家获得标准普尔“投资级”评级的财富管理公司,公司业务涵盖财富管理、资产管理和其他业务。诺亚数据智能部门负责公司大数据体系框架建设,主要工作是支撑日常的BI分析,数据看板,人群画像,自助分析等场景。
波克科技股份有限公司(以下简称“波克城市”)成立于 2010 年,立足于精品休闲游戏的全球化研发、发行,旗下拥有《爆炒江湖》《我是航天员》《猫咪公寓》等精品休闲游戏,连续五年入选中国互联网百强。目前,波克游戏积极探索和发展“游戏+”模式,努力构建以游戏产业为核心、多产业交融发展的互联网新生态。
Berserker是B站一站式数据开发及治理平台,基于常用大数据生态组件构建,满足公司内数据查询、数据分析、日常报表、数据集成、数据开发、实时计算和数据治理等各种业务场景。在B站,我们一般将Berserker简写为BSK。
使用阿里云rds for MySQL数据库(就是MySQL5.6版本),有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万,保留最近一年的数据量达到4000万,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。
首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合
DataX Web是在DataX之上开发的分布式数据同步工具,提供简单易用的 操作界面,降低用户使用DataX的学习成本,缩短任务配置时间,避免配置过程中出错。用户可通过页面选择数据源即可创建数据同步任务,支持RDBMS、Hive、HBase、ClickHouse、MongoDB等数据源,RDBMS数据源可批量创建数据同步任务,支持实时查看数据同步进度及日志并提供终止同步功能,集成并二次开发xxl-job可根据时间、自增主键增量同步数据。
0x00 前言 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎。 迈的过去,将会海阔天空!迈不过去,就要做好准备:很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题。 文章结构 先大致解释一下什么是数据倾斜 再根据几个场景来描述一下数据倾斜产生的情况 详细分析一下在Hadoop和Spark中产生数据倾斜的原因 如何解决(优化)数据倾斜问题? 0x01 什么是数据倾斜 简单的讲,数据倾斜就是我们在计算数据的时候,数据的
相信大部分做数据的童鞋们都会遇到数据倾斜,数据倾斜会发生在数据开发的各个环节中,比如:
Hudi源表对应一份HDFS数据,可以通过Spark,Flink 组件或者Hudi客户端将Hudi表的数据映射为Hive外部表,基于该外部表, Hive可以方便的进行实时视图,读优化视图以及增量视图的查询。
在使用Hive进行数据查询和操作时,有时候我们需要退出Hive命令行界面。本文将介绍如何在Linux系统中退出Hive命令行。
垃圾回收完成后,一般是需要进行内存碎片管理,将不连续的空闲内存移动到一起,以便空出足够的连续内存空间供后续使用。
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce,查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎,同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。
Hive为Hadoop提供了一个SQL接口。Hive可以被认为是一种编译器,它将SQL(严格来说,Hive查询语言 - HQL,SQL的一种变体)转换为一组Mapreduce / Tez / Spark作业。因此,Hive非常有助于非程序员使用Hadoop基础架构。原来,Hive只有一个引擎,即MapReduce。但是在最新版本中,Hive还支持Spark和Tez作为执行引擎。这使得Hive成为探索性数据分析的绝佳工具。
Apache Hive 在行级别支持 ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)v2 事务,无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。
Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
一、HIVE架构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB,Teradata或PostgreSQL之外,团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理,使用Apache Druid来保存时序数据,使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外,他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
在创建数据表的过程中,Hive表创建完成后,需要将一些数据导入到Hive表中,或是将Hive表中的数据导出。
在创建数据表的过程中,Hive表创建完成后,需要将一些数据导入到Hive表中,或是将Hive表中的数据导出。 一、将数据导入Hive表 Hive表的数据导入主要有三种方式: 从本地文件系统中导入数据到Hive表中 从HDFS上导入数据到Hive表中 从别的表中查询出相应的数据导入到Hive表中 在创建Hive表时通过从别的表中查询并插入的方式将数据导入到Hive表中 1、从本地文件系统中导入数据到Hive表中 格式: LOAD DATA LOCAL INPATH "path" [OVERWRITE
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large data sets stored in Hadoop files. Hive defines a simple SQL-like query language, called QL, that enables users familiar with SQL to query the data. At the same time, this language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.
Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类 SQL查询功能。
3.使用Sqoop从MySQL导入数据到HDFS,要导入的目录是Hive中新建表的数据目录
Hive on Tez 服务提供基于 Apache Hive 3.x 的基于 SQL 的数据仓库系统。Hive 3.x 中相对于以前版本的增强可以提高 SQL 查询性能、安全性和审计功能。Hive Metastore (HMS) 是一个单独的服务,不是 Hive 的一部分,甚至不一定在同一个集群上。HMS 将元数据存储在后端,用于 Hive、Impala、Spark 和其他组件。
Hive作为大数据分析领域常用的仓库工具,即使是现在流式计算如火如荼背景下,Hive依然倍受各大厂商挚爱。使用Hive过程中,面对各种各样的查询需求,需要具有针对性的优化下面内容就给大家分别介绍下。
在HDFS上有许多Hive Staging目录,占用了大量的空间,有些目录占用的空间甚至比原始表还大,如下截图显示:
Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中。
1)创建一个数据库,数据库在 HDFS 上的默认存储路径是/user/hive/warehouse/*.db。
Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
我们在刚开始学习hive的时候,都知道hive可以降低程序员的学习成本和开发成本,具体表现就在于可以将SQL语句转换成MapReduce程序运行。 Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台。 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找、字段查找、limit查找等都不走mapreduce。
视图和索引的区别(简单地来谈谈) 视图是指计算机数据库中的视图,是一个虚拟表,即不是实实在在的,其内容由查询定义。同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是,视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表,并且在引用视图时动态生成。 一般情况,是多表关联查询的时候,才用视图。 对一个表来说,视图是横向的,一般创建视图查询语句都要加条件的 。 索引是作用列上面的 。 索引是为了提高查询速度的,视图是在查询sql的基础上的。 比如一个表很多字段,你查询的时候,
它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。
介绍 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它可以将结构化数据文件映射成一张表,然后通过类似 SQL 的查询语句来执行查询。这些查询语句在Hive中被称作HQL,这些 HQL 会被翻译成 MapReduce 作业来执行。 Hive 把表和字段转换成 HDFS 中的文件夹和文件,并将这些元数据保持在关系型数据库中,如 derby 或 mysql。 Hive 查询的数据存储在HDFS上,运行在Yarn上。 Hive 适合做离线数据分析,如:批量处理和延时要求不高场景。 安装 安装 Hadoop 由
Hive 的查询功能是由 hdfs 和 mapreduce 结合起来实现的,对于大规模数据查询还是不建议在 hive 中,因为过大数据量会造成查询十分缓慢。 Hive 与 mysql 的关系:只是借用 mysql 来存储 hive 中的表的元数据信息,称为 metastore.
摘 要 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 Hive简介 什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive: 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce,减
package javasssss; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import
目录 两者的特点 各自的限制 应用场景 ---- 大数据技术Hbase 和 Hive 详解, 今天给大家介绍一下关于零基础学习大数据视频教程之HBASE 和 HIVE 是多么重要的技术,那么两者有什么
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 在前面的博文里,我已经介绍了 Hive和HBase分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HD
直接与文件系统交互,仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云