tez

Why am I getting negative allocated mappers in Tez job? Vertex failure?

由 流过昼夜 提交于 2020-05-16 05:13:10
问题 I'm trying to use the PhoenixStorageHandler as documented here, and populate it with the following query in beeline shell: insert into table pheonix_table select * from hive_table; I get the following breakdown of the mappers in the Tez session: ... INFO : Map 1: 0(+50)/50 INFO : Map 1: 0(+50)/50 INFO : Map 1: 0(+50,-2)/50 INFO : Map 1: 0(+50,-3)/50 ... before the session crashes with a very long error message (422 lines) about vertex failure: Error: Error while processing statement: FAILED:

Hive2.1.0集成Tez

由 三世轮回 提交于 2020-03-25 07:32:50
3 月，跳不动了？>>> Tez是什么？ Tez是Hontonworks开源的支持DAG作业的计算框架，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MapReduce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 如何编译 Tez最新的版本是0.8.4，本文就记录下Tez的编译过程，之前的Tez版本都是源码包，最新的版本虽然提供了编译后的tar包，但是大部分情况下是针对特定的Hadoop版本，如果和我们的Hadoop版本不一致，可能某个时刻会出现一些未知的问题，所以为了稳定，还是建议和自己使用的Hadoop版本匹配，所以就需要编译了。 下载源码后： http://ftp.kddilabs.jp/infosystems/apache/tez/0.8.4/ （1）解压完毕，修改根目录下的pom.xml，修改对应的Hadoop的版本。 （2）注释掉tez-ui2的子项目依赖pom，因为tez ui2编译坑比较多，可能通不过 （3）如果你是root用户编译Tez，记得修改tez-ui/pom.xml，添加允许root权限执行nodejs安装bower <execution> <id>Bower install</id> <phase>generate-sources</phase> <goals> <goal>exec<

Hive on Tez 环境配置

由 北慕城南 提交于 2020-01-10 18:59:46
文章目录 1.上传安装包 2.解压 3.上传tar包到hdfs 4.修改配置文件 4.1tez-site.xml 4.2mapred-site.xml 4.3hadoop-env.sh 5.远程发送配置文件 6.测试Tez 1.上传安装包 这里直接选择bin包，省去编译的麻烦 put c:/apache-tez-0.9.1-bin.tar.gz 2.解压 tar -xzvf apache-tez-0.9.1-bin.tar.gz -C /home/hadoop/apps/ 3.上传tar包到hdfs 首先创建一个文件夹 hdfs dfs -mkdir /user/tez 将tez文件夹里share文件夹下的tez.tar.gz上传上去 hdfs dfs -put /home/hadoop/apps/apache-tez-0.9.1-bin/share/tez.tar.gz /user/tez/ 4.修改配置文件 4.1tez-site.xml cd /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.6/etc/hadoop 新建一个tez-site.xml，添加下面的配置 vi tez-site.xml < configuration > < property > < name > tez.lib.uris </ name > < value > ${fs

配置tez

由 女生的网名这么多〃 提交于 2019-12-24 10:34:03
配置tez 1.上传tez的tar包到HDFS 1.1创建/tez目录 hadoop fs -mkdir /tez 1.2 上传tez的tar包到该目录 hadoop fs -put /opt/software/apache-tez-0.9.1-bin.tar.gz/ /tez 2.解压tez安装包 tar -zxvf apache-tez-0.9.1-bin.tar.gz -C /opt/module/ 3.修改目录名 mv apache-tez-0.9.1-bin/ tez 4.在Hive中配置Tez 4.1 在hive的conf目录创建tez-site.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> tez.lib.uris ${fs.defaultFS}/tez/apache-tez-0.9.1-bin.tar.gz tez.use.cluster.hadoop-libs true tez.history.logging.service.class org.apache.tez.dag.history.logging.ats.ATSHistoryLoggingService hive.execution

How to tune hive to query metadata?

由 笑着哭i 提交于 2019-12-20 01:06:07
问题 In case I am running a below hive query on table with certain partitioned column, I want to make sure hive does not do full table scan and just figure out the result from meta data itself. Is there any way to enable this ? Select max(partitioned_col) from hive_table ; Right now , when I am running this query , its launching map reduce tasks and I am sure its doing data scan while it can very well figure out the value from metadata itself. 回答1: Compute table statistics every time you changed

OOM in tez/hive

由 天涯浪子 提交于 2019-12-13 03:39:23
问题 [After a few answers and comments I asked a new question based on the knowledge gained here: Out of memory in Hive/tez with LATERAL VIEW json_tuple ] One of my query consistently fails with the error: ERROR : Status: Failed ERROR : Vertex failed, vertexName=Map 1, vertexId=vertex_1516602562532_3606_2_03, diagnostics=[Task failed, taskId=task_1516602562532_3606_2_03_000001, diagnostics=[TaskAttempt 0 failed, info=[Container container_e113_1516602562532_3606_01_000008 finished with diagnostics

Poor performance on hash joins with Pig on Tez

由 倖福魔咒の 提交于 2019-12-11 08:54:12
问题 I have a series of Pig scripts that are transforming hundreds of millions of records from multiple data sources that need to be joined together. Towards the end of each script, I reach a point where JOIN performance becomes terribly slow. Looking at the DAG in the Tez View, I see that it is split into relatively few tasks (typically 100-200), but each task takes multiple hours to complete. The task description shows that it's doing a HASH_JOIN. Interestingly, I only run into this bottleneck

Hive - Select count(*) not working with Tez with but works with MR

由 ﹥＞﹥吖頭↗ 提交于 2019-12-11 02:22:42
问题 I have a Hive external table with parquet data. When I run select count(*) from table1 , it fails with Tez. But when execution engine is changed to MR it works. Any idea why it's failing with Tez? I'm getting the following error with Tez: Error: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask at org.apache.hive.service.cli.operation.Operation.toSQLException(Operation.java:380

spark与tez比较

由 ◇◆丶佛笑我妖孽 提交于 2019-12-02 14:55:46
概述 spark号称比mr快100倍，而tez也号称比mr快100倍；二者性能都远程mr，为什么都能远超mr？使用场景有什么区别？两者各自的优势又是在哪里？本文主要探讨这些问题 为什么性能远超mr？ spark与tez都是以dag方式处理数据 使用场景区别？ spark更像是一个通用的计算引擎，提供内存计算，实时流处理，机器学习等多种计算方式，适合迭代计算 tez作为一个框架工具，特定为hive和pig提供批量计算 优势体现？ spark属于内存计算，支持多种运行模式，可以跑在standalone，yarn上；而tez只能跑在yarn上；虽然spark与yarn兼容，但是spark不适合和其他yarn应用跑在一起 tez能够及时的释放资源，重用container，节省调度时间，对内存的资源要求率不高； 而spark如果存在迭代计算时，container一直占用资源； 总结 tez与spark两者并不矛盾，不存在冲突，在实际生产中，如果数据需要快速处理而且资源充足，则可以选择spark；如果资源是瓶颈，则可以使用tez；可以根据不同场景不同数据层次做出选择；这个总结同样也适合spark与mr的比较； 来源： https://blog.csdn.net/tianjy0508/article/details/102778025

Hadoop、Hive、Spark 之间关系

由 做~自己de王妃 提交于 2019-12-01 18:14:09
Hadoop、Hive、Spark 之间关系 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9513426.html 很的很诙谐有趣. 作者：Xiaoyu Ma ，大数据工程师 大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。 大数据，首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。 存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据(很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大)
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