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0019-Yarn的JobHistory目录权限问题导致MapReduce作业异常

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。 1.问题描述 Hive的MapReduce作业无法正常运行,日志如下: 0: jdbc:hive2://localhost:10000_>_select count(*) from student; … command(queryId=_hive_20170902081616_d676f921-c62c-4fac-84b9-272663a2fca0_); _Time_taken: 10.029 seconds Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error,return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask (state=_08S01,code=2_) 0: jdbc:hive2://localhost:10000_>_ MapRedecu作业无法正常运行,日志如下: [root@ip-172-31-6-148 hadoop-mapreduce]# had...

使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语)

背景:笔者和团队的小伙伴近期在进行数据治理/元数据管理方向的探索,在接下来的系列文章中,会将经验与收获和读者们进行分享。 元数据系列文章: [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型) 0. 当我们谈论数据治理/元数据管理的时候,我们究竟在讨论什么? 谈到数据治理,自然离不开元数据。元数据(Metadata),用一句话定义就是:描述数据的数据。元数据打通了数据源、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。因此,数据治理的核心就是元数据管理。 数据的真正价值在于数据驱动决策,通过数据指导运营。通过数据驱动的方法判断趋势,帮住我们发现问题,继而推动创新或产生新的解决方案。随着企业数据爆发式增长,数据体量越来越难以估量,我们很难说清楚我们到底拥有哪些数据,这些数据从哪里来,到哪里去,发生了什么变化,应该如何使用它们。因此元数据管理(数据治理)成为企业级数据湖不可或缺的重要组成部分。 可惜很长一段时间内,市面都没有成熟的数据治理解决方案。直到2015年,Hortonworks终于坐不住了,约了一众小伙伴...

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