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Hadoop集群(五) Hive安装

作为一个多年的DBA,hadoop家族中,最亲切的产品就是hive了。毕竟SQL的使用还是很熟悉的。再也不用担心编写Mapreducer的痛苦了。 首先还是简单介绍一下Hive吧 Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案。由于Hadoop本身在数据存储和计算方面有很好的可扩展性和高容错性,因此使用Hive构建的数据仓库也秉承了这些特性。 简单来说,Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口,可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行,这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析,而不必使用编程语言开发MapReduce那么麻烦。 下面开始Hive的安装, 安装hive的前提,是hdfs,yarn已经安装完成并启动。hdfs安装,可以参考 Hadoop集群(一) Zookeeper搭建 Hadoop集群(二) HDFS搭建 Hadoop集群(三) Hbase搭建 Hive软件的下载,我使用版本是hive-1.2.1,现在已经无法下载了。大家可以根据需要下载新版本。http://hive.apache.org/downloads.html ...

减少HQL 的MAP数

说下遇到的另外一个CASE:在排查一个线上问题的过程中发现callqueue这几天出现了spike: 继续查看发现最近的waiting_maps数和spike非常match 进而通过grace定位到了一个具体业务的Hive清洗Job: 发现这个Hive表A有大量的小文件(最大的才16MB),这个表A是通过对一个外部表B以insert select方式生成的,而hive.merge.smallfiles.avgsize是默认值(16MB),所以在生成后map也只是最大merge到了16MB左右;将hive.merge.smallfiles.avgsize修改为dfs.block.size,同时将当前这个查询表A的Job加上了set mapred.min.split.size=dfs.block.size*2; setmapred.min.split.size.per.node= dfs.block.size*2;set mapred.min.split.size.per.rack= dfs.block.size*2重跑,果然在不降低运行时间的基础上把MAP数大大降低了; 本文转自MIKE...

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