Hive 입문부터 입문까지

2382 단어 Recommendation
직면한 실제 문제는hive에서 일부 데이터를 로컬로 내보내는 것입니다. 저장 형식은 제한되지 않지만 후속적으로 읽을 수만 있다면 됩니다.
1. 먼저 북리경에서 찾아서 당신이 원하는 버전을 다운로드하고 237을 내린 다음에 서버에서 tar를 해제합니다
2-hive-2.3.7로 이름을 바꾸면 hive 명령을 사용할 수 없습니다.
3. 하이브 주소를 환경에 쓰고 소스로 완성하거나 직접 export를 하이브의 주소로 설정합니다
한참을 했지만 결국 성공하지 못했다.됐어.
직접 온라인 서버로 하면 돼요. 하이브를 하고 들어갔어요. 주로 제가 멋대로 조작해서 온라인 서비스를 끊을까 봐요.
그냥 입문해.일반적인 명령은 다음과 같습니다.
show databases;
use default;
desc student;

show** 데이터베이스를 표시하면 여러 데이터베이스 이름이 표시됩니다.
use ** 사용 중인 데이터베이스난 알이 안 쓰는 걸 발견했어.
desc ** 테이블 구조를 표시합니다.
 
Hive 저장 위치 보이기,hdfs,직접
show create table student;

 
다음 데이터 내보내기
1 - 메모리가 꽉 찬 상황이 생기지 않을까요? 즉, 내보낸 데이터가 너무 많다는 거예요.일부 데이터를 내보낼 수 있습니까? 어떻게 설정합니까?
select * from student limit 1;

그 중의 한 줄의 데이터를 전시하다.이렇게 하면 렉이 안 걸려 죽겠지, 사실은 아직 느려, 20s. 이건 정말 느려.
2 - 로컬로 데이터 내보내기
insert overwrite local directory '/data/mydata' select * from student 

그리고 내 프로그램에 문제가 생겼어. 무서워.
FAILED: Execution Error, return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. GC overhead limit exceeded

나는 목록에서 데이터를 발견하지 못했어. 무서워.
다시 한 번 시도해 보십시오. 그 중에서 어떤 열을 선택하십시오. 즉 지정한 열입니다.
3. 큰 놈이 구역을 나누자고 하는데 이 구역이 뭔지 모르겠지만 키워드를 붙여서...이것이 바로 구역이다.
키워드 where 및 섹션 키워드를 추가하면 됩니다.
4. - 시계 두 개가 어떻게 연결되지?문제는 한 시계의 내용이 다른 시계와 관련이 있기 때문에 한 시계만 다운로드해도 소용이 없다는 것이다.동료 대장부가 나에게 키워드를 주었다.
단체 채팅방의 사내가 나에게 Join을 알려주었다. 내가 자료를 보니 확실히 그렇다.해볼게요.
그런데 또 느려 죽겠어. 내가 구역을 늘렸잖아. 내가 연관을 넣었잖아. 막을 수가 없어.결과는 잘못 보고되었다.어색하다
Query ID = xu80e94
Total jobs = 1
Stage-1 is selected by condition resolver.
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks not specified. Estimated from input data size: 1099
In order to change the average load for a reducer (in bytes):
  set hive.reducer=
In order to limit the maximum number of reducers:
  set hive.max=
In order to set a constant number of reducers:
  set mapreduce.job.reduces=

ctrl+c가 종료되었습니다.
좌우 연결을 발견해 보세요.결과는 마찬가지로 느려 죽겠다.
where 안 넣어도 죽었어, woc 어떻게 된 거야?
기다려. 내일.
 
For Video Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808
For Speech, Image, Video in deep learning QQ Group 868373192
I'm here waiting for you
 
 
 
 

좋은 웹페이지 즐겨찾기