其原因是某些目录下存在空的ORC文件，可通过设置hive.exec.orc.split.strategy=BI 规避空指针问题， 设置hive.vectorized.execution.enabled=...例如：新增字段A后并执行新的写入语句后，查询A字段值为NULL。 这是因为Spark在读写存在该属性的Hive表时，会优先使用该属性提供的映射值来生成表结构。...而Hive原生修改表结构的语句不会更新该值，最终导致新字段在读写时不被Spark识别。 解决方案是重新建表，或者删除该表属性。在两个引擎同时存在时期，可以约定只使用Hive来执行DDL数据。...Spark权限和审计 在Hive里面，我们继承了PasswdAuthenticationProvider实现了自定义的用户认证，通过集成Ranger实现了权限管控，而Spark开源版并没有完整的解决方案...对应到ORC Snappy的输出文件大小约为55M。
Hive2.3.3》，本篇文章主要介绍Hive2.2.0服务如何与CDH集群中的Spark1.6集成，Hive on Spark对于Hive和Spark的版本都有严格的要求，Fayson本文使用的是Hive2.2.0...内容概述 1.环境准备 2.Hive2.2.0集成Spark1.6 3.验证是否集成成功 4.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.14.2 2.Hive的版本为2.2.0 3.操作系统版本为RedHat7.4...3.Hive2集成Spark1.6 ---- 1.创建软连将${SPARK}_HOME}/lib目录下的spark-assembly.jar包软连至${HIVE2_HOME}/lib目录下 [root@...将Hive2 On Spark的Spark依赖包放在HDFS上，防止Yarn运行Spark作业时分发spark-assembly.jar包 3.修改hive-site.xml配置文件，在文件的末尾增加如下内容...5.总结 ---- 1.配置集成Hive2 On Spark时需要注意在hive-site.xml文件中配置 spark.eventLog.enabled和spark.eventLog.dir否则Spark
陆续好多人会问，在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题，而检查程序，看起来一点也没有错。...如报的错误大致如下： Error: application failed with exception java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException...Option.scala:120) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:218) at org.apache.spark.SparkContext.runJob...中，遍历的某些行里面putRecord中的某一个单元值为NULL，所以就会抛出这种异常。...因此在put.add的时候首先需要进行判断一下。 如 putRecord.IsNullAt(index)，这样进行判断，如果为NULL值，简单设个特定的字符串，马上什么问题全部解决。
（3）Hive 的集成，Spark SQL 通过内嵌的 Hive 或者连接外部已经部署好的 Hive 实例，实现了对 Hive 语法的集成和操作。 ...，Average 是聚合函数在运行的时候内部需要的数据结构，Double 是聚合函数最终需要输出的类型。...// 针对每个分区内部每一个输入来更新你的数据结构 override def reduce(b: Average, a: Employee): Average = ??? ...// 设定最终输出值的编码器 override def outputEncoder: Encoder[Double] = ???...========== Spark SQL 与 Hive 的集成 ========== 内置 Hive 1、Spark 内置有 Hive，Spark 2.1.1 内置的 Hive 是 1.2.1。
Hive是一款开源的基于hadoop的用于统计海量结构化数据的一个数据仓库，它定义了简单的类似SQL的查询语言，称为HQL，允许熟悉SQL的用户查询数据。...从本质上讲：Hive是将HQL语句转换成MapReduce程序的一个工具。 上题的回答提到了数据仓库和MapReduce，考官可以针对你的回答，进而提问数据仓库和MapReduce相关的知识点。...参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1492346 大数据面试集锦 什么是数据仓库 数据仓库是一个面向主题的（如用户、成本、商品等业务主题）、集成的...建表时考虑不周，分区设置过少 一些HQL操作如join比较容易产生数据倾斜，比如表里的key集中（比如0值和空值多）。groupby操作某个值得量太大，count distinct。...参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/64240857 数据倾斜面试 spark运行流程 1、构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext
03-[了解]-Spark框架中各个模块的数据结构抽象 Spark框架是一个统一分析引擎，包含很多模块，各个模块都有数据结构封装数据。...依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） /* spark hive hive spark spark hadoop */ val resultDStream..., 1) (spark, 1) -> (spark, [1, 1]) (hive, [1]) -> (spark, 2) (hive, 1) (hive, 1)...接 收 器 Receiver 划 分 流 式 数 据 的 时 间 间 隔 BlockInterval ， 默 认 值 为 200ms ， 通 过 属 性【spark.streaming.blockInterval...15-[掌握]-DStream中foreachRDD函数使用 foreachRDD函数属于将DStream中结果数据RDD输出的操作，类似transform函数，针对每批次RDD数据操作，源码声明如下
Spark框架模块，针对结构化数据处理模块 - Module，Structure结构化数据 - DataFrame，数据结构，底层还是RDD，加上Schema约束 - SQL 分析引擎...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset...第一步、当编译Spark源码时，需要指定集成Hive，命令如下 第二步、SparkSQL集成Hive本质就是：读取Hive框架元数据MetaStore，此处启动Hive MetaStore 服务即可...Hive（IDEA开发） 在IDEA中开发应用，集成Hive，读取表的数据进行分析，构建SparkSession时需要设置HiveMetaStore服务器地址及集成Hive选项，首先添加MAVEN...集成Hive，读取Hive表的数据进行分析 */ object _04SparkSQLHiveTest { def main(args: Array[String]): Unit = {
此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark SQL多数据源互操作的最后一块拼图。...作为Shark的继任者，Spark SQL的主要功能之一便是访问现存的Hive数据。在与Hive进行集成的同时，Spark SQL也提供了JDBC/ODBC接口。...根据Spark官方文档的定义：Spark SQL是一个用于处理结构化数据的Spark组件——该定义强调的是“结构化数据”，而非“SQL”。...后者由于在编译期有详尽的类型信息，编译期就可以编译出更加有针对性、更加优化的可执行代码。 外部数据源API 然而对于用户来说，只有一个结构化的数据抽象还是不够的。...Spark 1.3中的Parquet数据源实现了自动分区发现的功能：当数据以Hive分区表的目录结构存在时，无须Hive metastore中的元数据，Spark SQL也可以自动将之识别为分区表。
HBase HBase 是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。...和 Hive 一样，Pig 降低了对大型数据集进行分析和评估的门槛。 Zookeeper 在分布式系统中如何就某个值（决议）达成一致，是一个十分重要的基础问题。...除了算法，Mahout 还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或 Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。...所具有的优点；但不同于 MapReduce 的是——Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce...与 Hadoop不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
元数据（Metadata）存储：Hive使用元数据来描述数据的结构和模式，以及数据存储的位置等信息。...在Spark执行方式下，Hive将HiveQL查询转换为Spark任务，并通过Spark框架来执行任务。Spark具有内存计算和数据并行处理的能力，因此在某些情况下可以提供更高的性能和更低的延迟。...COALESCE：返回第一个非空表达式的值。 IF：根据条件返回不同的值。 类型转换函数： CAST：将表达式转换为指定的数据类型。 TO_DATE：将字符串转换为日期类型。...虽然 Hive 并不像事物数据库那样针对个别的行来执行查询、更新、删除等操作。它更多的用在多任务节点的场景下，快速地全表扫描大规模数据。...解决方案：（1）赋予空值新的key值，通过随机数将他们赋给不同的reduce；（2）先JOIN非空的值，再使用union all连接剩下的空值。
、统计的目标（源端和目标端的数据数量是否一致，数据源里某一字段的非空的数量、不重复值的数量、最大值、最小值、top5的值数量等） Measure：主要负责执行统计任务，生成统计结果 Analyze：主要负责保存与展示统计结果...： 系统处理流程图： 基于以上功能，大数据平台可以考虑引入Griffin作为数据质量解决方案，实现数据一致性检查、空值统计等功能。...：https://github.com/apache/griffin.git 这里我使用的源码tag是griffin-0.4.0，下载完成在idea中导入并展开源码的结构图如下： Griffin的源码结构很清晰...Griffin的前提是熟悉下面的技术栈，大家看到了基本都是Apache全家桶： Spark Hadoop Hive Livy Quartz 此外，在调研过程中也发现了一些已知的问题: 目前Apache...会形成Spark大数据执行规则模板，shu的最终提交是交给了Spark执行，需要懂Spark进行扩展 Apache Griffin中的源码中，只有针对于接口层的数据使用的是Spring Boot，measure
目前主流的三大分布式计算系统分别为：Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。...化简（reduce）则是把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后再次进行键分组，直到每个键的列表只有一个值为止。...处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。 ?...图4 MapReduce HIVE hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行...Hadoop走过来的那些坑 进行HIVE操作的时候，HQL写的不当，容易造成数据倾斜，大致分为这么几类：空值数据倾斜、不同数据类型关联产生数据倾斜和Join的数据偏斜。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。...化简（reduce）则是把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后再次进行键分组，直到每个键的列表只有一个值为止。...处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。...(图四)MapReduce 2.3 HIVE hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce...三、Hadoop走过来的那些坑 进行HIVE操作的时候，HQL写的不当，容易造成数据倾斜，大致分为这么几类：空值数据倾斜、不同数据类型关联产生数据倾斜和Join的数据偏斜。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。...化简（reduce）则是把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后再次进行键分组，直到每个键的列表只有一个值为止。...处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。...[img59cb282ff0b8c.png] (图四)MapReduce 2.3 HIVE hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql...三、Hadoop走过来的那些坑 进行HIVE操作的时候，HQL写的不当，容易造成数据倾斜，大致分为这么几类：空值数据倾斜、不同数据类型关联产生数据倾斜和Join的数据偏斜。
Hive是基于Hadoop的数据仓库平台，由Facebook贡献，其支持类似SQL的结构化查询功能。...set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge create...输出最终是mr的输出，即reducer（或mapper）的输出，有多少个reducer（mapper）输出就会生成多少个输出文件，根据shuffle/sort的原理，每个文件按照某个值进行shuffle...技术的发展日新月异，随着spark的日益完善和流行，hive社区正考虑将spark作为hive的执行引擎之一。...Spark是一种基于rdd（弹性数据集）的内存分布式并行处理框架，内部集成了Spark SQL模块来实现对结构化数据的SQL功能。
Port Number：端口号输入hive.server2.thrift.port参数的值。 User Name：用户名，这里为空。 Password：密码，这里为空。...version=1&modificationDate=1327068013000 然后执行下面的HiveQL建立一个Hive表，表结构与weblogs_parse.txt文件的结构相匹配...注意，此处的new_value和Mapper转换输出的new_value字段含义是不同的。Mapper转换输出的new_value字段对应这里的Subject字段值。...发送false数据给步骤：选择“空操作（什么也不做）” 条件：选择“is_match = Y” 编辑“值映射”步骤如下： 使用的字段名：选择“month”。...目标字段名（空=覆盖）：输入“month_num”。 不匹配时的默认值：输入“00”。 字段值：源值与目标值输入如下。
Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。...在parquet里有独特的意义 由于上面的原因，在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时，需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema，即需要对二者的结构进行一致化...兼容处理的字段应该保持Parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了（空值问题） 2.兼容处理的schema应只包含在Hive元数据里的schema信息，主要体现在以下两个方面...比如decimal类型的值会被以Apache Parquet的fixed-length byte array格式写出，该格式是其他系统例如Hive、Impala等使用的。...如果Spark SQL要以Parquet输出并且结果会被不支持新格式的其他系统使用的话，需要设置为true。
CLI:命令行接口 Thrift Server：提供JDBC和ODBC接入能力，用户进行可扩展且跨语言的服务开发。Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。...外部表：不会移动关联的hdfs文件，删除表只会删除表结构。 使用场景：如果数据的所有处理都在hive中进行，那么更倾向于选择内部表，但如果Hive和其它工具针对相同的数据集做处理，那么外部表更合适。...分区和分桶 分区可以让数据的部分查询变更更快，表或者分区可以进一步划分为桶，桶通常在原始数据中加入一些额外的结构，这些结构可以用于高效查询。 分桶通常有两个原因：一是高效查询，二是高效的进行抽样。...流程：输入分片->Map阶段->Combiner(可选)->Shuffle阶段（分区、排序、分隔、复制、合并等过程）-> Reduce阶段-> 输出文件。...其他SQL on Hadoop技术：Impala、Drill、HAWQ、Presto、Dremel、Spark SQL。
02 Hive数据倾斜 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。...2.3 典型的业务场景举例 2.3.1 空值产生的数据倾斜 场景 如日志中，常会有信息丢失的问题，比如日志中的 user_id，如果取其中的 user_id 和 用户表中的user_id 关联，会碰到数据倾斜的问题...03 Spark数据倾斜 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...，针对大数据离线开发常用的hive和spark引擎,详细分析了每种引擎对应的数据倾斜的原因、表现，常用解决方案，典型业务场景以及线上问题实例，希望大家在看过之后，能有所借鉴和帮助，应用到日常开发、测试以及线上问题防范等方面
我的使命与愿景：持续稳定输出，赋能中国技术社区蓬勃发展！...注意技能点描述用词，不要随便用熟悉，觉得特别熟的可以说熟练使用 （2）常用的大数据框架是肯定会问的，比如Hive、Spark、Kafka等。...值。...请写出查询语句，并计算总共有多少个key值。...” 真实面试案例（三） 1）技术部分 （1）我看你上面写了你会Spark，那你用Spark写一下刚刚那道题的代码，不能用Spark SQL （2）我看你上面有写到熟悉Hive原理和优化，你说一下怎么优化
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