项目场景：使用hive分析、处理数据时问题描述执行hive语句后，报错：FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask在网上找了很多有关这个问题的帖子，虽然它们都给出了该问题的不同情况的解决方法，但是并没讲解怎么去寻找自己是因为什么原因导致出现这个问题的，只能盲目的试各种解决方法。解决方案：点击运行后弹出的链接，到网页里查看报错信息 可以看到我报错的原因是：Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.mapreduce.
项目场景：使用hive分析、处理数据时问题描述执行hive语句后，报错：FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask在网上找了很多有关这个问题的帖子，虽然它们都给出了该问题的不同情况的解决方法，但是并没讲解怎么去寻找自己是因为什么原因导致出现这个问题的，只能盲目的试各种解决方法。解决方案：点击运行后弹出的链接，到网页里查看报错信息 可以看到我报错的原因是：Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.mapreduce.
Hiveprovidestwoexecutionengines:ApacheHadoopMapReduceandApacheTEZ.TezisfasterthanMapReduce. 配置优化tez配置优化调整mapper数任务症状任务中Map个数较大，超过2W甚至5W，资源紧张时任务申请不到资源；下游reduce因为上游map数量大导致shuffle慢。mapper数量与输入文件的split数息息相关，在Hadoop源码org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类中可以看到split划分的具体逻辑。调优方法"1，删除任务中的sp
Hiveprovidestwoexecutionengines:ApacheHadoopMapReduceandApacheTEZ.TezisfasterthanMapReduce. 配置优化tez配置优化调整mapper数任务症状任务中Map个数较大，超过2W甚至5W，资源紧张时任务申请不到资源；下游reduce因为上游map数量大导致shuffle慢。mapper数量与输入文件的split数息息相关，在Hadoop源码org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat类中可以看到split划分的具体逻辑。调优方法"1，删除任务中的sp
问题java.sql.SQLException:CouldnotopenclienttransportwithJDBCUri:jdbc:hive2://192.168.174.136:10000/hive:java.net.ConnectException:Connectionrefused:connect详细问题使用jdbc连接hive数据库，终端报错，具体报错信息如下java.sql.SQLException:CouldnotopenclienttransportwithJDBCUri:jdbc:hive2://192.168.174.136:10000/hive:java.net.Con
目录一、需求二、方法1.row_number()2.UUID3.row_sequence()三、对比一、需求在某一张hive表中需要有一列去唯一标识某一行，有些类似于MySQL中的自增ID二、方法1.row_number()selectrow_number()OVER(ORDERBYRAND())fromtable;2.UUIDSELECTregexp_replace(reflect("java.util.UUID","randomUUID"),"-","")ASuniqe_idfromtable;3.row_sequence()使用UDF函数row_sequence()，必须在Hive环境要
1安装依赖包pipinstallsaslpipinstallthriftpipinstallthrift-saslpipinstallPyHive注意事项：安装sasl可能会安装失败,这里可以直接到官网下载2案例frompyhiveimporthiveimportpandasaspd''' 读取hive表'''defselect_pyhive(sql): #配置仅显示列名(默认显示表名.列名)hive_config={'hive.resultset.use.unique.column.names':'false'} #创建hive连接conn=hive.Connection(host='loc
一、时间日期函数1、获取当前时间1、current_timestamp() --获取时间 2022-10-0916:00:24.1892、unix_timestamp() --获取时间戳 16653024983、selectfrom_unixtime(unix_timestamp(),'yyyy-MM-ddHH:mm:ss') --获取指定格式的日期 2022-10-0916:03:002、日期转时间戳1、SELECTFROM_UNIXTIME(1664208000,'yyyy-MM-dd')--时间戳转日期2、selectunix_timestamp()--获取当前时间戳3、select
HiveDML一、插入(insert)二、更新(update)三、删除(delete)一、插入(insert)和关系型数据库语法类似INSERTINTOtable_name[PARTITION(partition_col=value,...)]VALUES(value1,value2,...);INSERTINTOtable_name[PARTITION(partition_col=value,...)]SELECTcolumn1,column2,...FROMsource_tableWHEREcondition;二、更新(update)在hive中,没有直接的update语句,可以使用ins
在hivesql开发的过程中，对于当前数据在另一个数据集合中，是否存在的判断有三种方式，一种是in，一种是exists，另一种可以是leftsemijoin，但是由于hive不支持in|notin子查询，所以如果是单纯判断一个值是否在一个集合里面存在的时候，可以用in，但是判断一个集合在另一个集合存在的时候，还是推荐使用exists和leftsemijoin。一、数据准备1，建表CREATETABLEtest.in_test1(idvarchar(10),namevarchar(10),sexvarchar(10),agevarchar(10));CREATETABLEtest.in_test
