1. 下载 下载地址：https://dlcdn.apache.org/tez/，选择带-bin的，此处下载apache-tez-0.10.1-bin.tar.gz 2. 解压 hive在哪个节点上，就解压到哪个节点 tar -zxvf apache-tez-0.10.1-bin.tar.gz -C /opt/ # 重命名（可选） mv /opt/apache-tez-0.10.1-bin/ /opt/tez-0.10.1/ 3. 上传tez包
在使用Hive 2的时候，启动时会提示：Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. tez引擎可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一
第11章 Hive实战 11.1 需求描述 统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种TopN指标： -- 统计视频观看数Top10 -- 统计视频类别热度Top10 -- 统计出视频观看数最高的20个视频的所属类别以及类别包含Top20视频的个数 -- 统计视频观看数Top50所关联视频的所属类别Rank -- 统计每个类别中的
一、背景 2019 年，Cloudera 与 Hortonworks 合并后，彻底完成了转型。Cloudera 果断宣布，对 CDH 和 HDP 两条产品线将仅支持到 2022 年。对于两个产品高度重合的部分会做删减和融合，结果就是推出新的数据平台 CDP （Cloudera Data Platform）。2022 年后，原 CDH 和 HDP 用户会被转移到 C
hive select * from table 出现如上报错 背景 集群为cdp ，hive版本为3.1 集群最开始安装了hive 和tez 没有安装hive on tez。后面发现select count(1)的时候没有启动tez 最后是 hive 不安装 hiveserver2 hive on tez 安装了 另外 这个版本的hive有时候是建外表的，有时候
一、概述 CDP大数据平台是CDH和HDP合并之后的新版本，使用的hive是3.0版本。CDP在使用上和CDH有很大的不同。 二、Hive默认创建表格不同 CDP默认创建的表格都是事务表；可以进行增、删、改、查操作，不支持设置事务表的相关参数；应该是默认已经设置好了。而CDH需要指定创建的表格时
在MapReduce1.0中，我们都知道也存在和HDFS一样的单点故障问题，主要是JobTracker既负责资源管理，又负责任务分配。 Yarn中可以添加多种计算框架，Hadoop,Spark,MapReduce,不同的计算框架在处理不同的任务时，资源利用率可能处于互补阶段，有利于提高整个集群的资源利用率。 同时Yarn提供了一
hive小文件合并。 当使用union all会产生多个文件夹，可以设定distributed by 或者reduce个数。 hive合并。 SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynam
报错信息如下： INFO : Exception: Too many counters: 121 max=120 at org.apache.tez.common.counters.Limits.checkCounters(Limits.java:86) at org.apache.tez.common.counters.Limits.incrCounters(Limits.java:93) at org.apache.tez.common.counters.AbstractCounterGroup
hive使用tez引擎报错 错误内容： FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask 解bug思路，将引擎改为mr set hive.execution.engine=mr; 如果使用mr引擎报这个错，可参考资料 https://blog.csdn.net/WJWFighting/article/details/81670707
MapReduceMapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。 TezTez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort
NodeManager退出对ResourceManager的影响 在直接kill nodemanager进程 或 执行/opt/hadoop/bin/yarn --daemon stop nodemanager，并且没有设置recovery时，resourcemanager上状态改为shutdown。 NodeManager部分 NodeManager.nodeManagerShutdownHook ->NodeStatusUpdaterIm
基本介绍 Apache Tez是构建于Apache Hadoop YARN上，基于有向无环图进行数据处理的框架。 主要设计主题： 授权终端用户 表达性数据流定义API 灵活的输入处理输出运行模型 数据类型无关 极易部署 执行性能 优于mapreduce 优化资源管理 运行时计划重新配置 动态物理数
安装tez引擎 1.解压tez压缩包 mkdir tez tar -zxvf tez-0.10.1-SNAPSHOT.tar.gz 2.上传tez-0.10.1-SNAPSHOT.tar.gz到hdfs hadoop fs -put /opt/tez/tez-0.10.1-SNAPSHOT.tar.gz /tez 3.新建tez-site.xml vim $HADOOP-HOME/etc/hadoop/tez-site.xml 添加 <?xml version="1.0" e
背景：记录下TEZ相关参数 一、AM、Container大小设置 1、tez.am.resource.memory.mb #设置 tez AM容器内存 默认值：1024 配置文件：tez-site.xml 建议：不小于或者等于yarn.scheduler.minimum-allocation-mb值。 2、hive.tez.container.size #设置 tez container内存 默认值：-1 默
java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/tez/dag/api/SessionNotRunning 报错信息 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/tez/dag/api/SessionNotRunning at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(SessionS
官方介绍 Hive执行流程图： 【Pratical Hive.pdf】学习笔记，各章节做主线辅以官网资料整理完成。组件架构客户端组件 Hive-cli, JDBC/ODBC Toad or SQuirreLHCatalog 元数据管理组件，主要作用如下官方介绍 • Provides a common schema environment for multiple tools • Allows for c
大数据之06Hive搭建 第一步：Hive安装及配置 （1） 把apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下 （2） 解压apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面 tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/module/ （3） 修改apache-hive-3.1.2-bin.tar.
一、前言 Hive默认计算引擎时MR，为了提高计算速度，我们可以改为Tez引擎。至于为什么提高了计算速度，可以参考下图： 用Hive直接编写MR程序，假设有四个有依赖关系的MR作业，上图中，绿色是Reduce Task，云状表示写屏蔽，需要将中间结果持久化写到HDFS。 Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业
概述 最近公司在使用Tez，今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔。Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Ha
Hive 利用 on tez 引擎 合并小文件 标签（空格分隔）： Hive \[f(N) + \sum_{i=2}^N f(N-i+1)*X_i\] SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.max.dynamic.partitions=3000; set hive.exec.max.dynamic.partitio
