Hive Hacks その2 – Hiveのログ、圧縮など – OpenGroove
注1 :スプリット不可の形式はHDFSで指定したブロックサイズよりも大きな圧縮ファイルをMapReduceの入力とした場合、入力が複数のMapタスクに分散されずに単一のMapタスクで処理されてしまうため、分散処理のメリットが損なわれてしまう。 注2 :ネイティブライブラリは、CDHの場合hadoop/lib/native/にインストールされている。Hadoopのデフォルトの動作では自動的にこのライブラリをロードして使用する。 MapReduceプログラムの出力圧縮 MapReduceにてMap（中間出力）とReduce（最終出力）それぞれを圧縮することができる。中間データ圧縮により性能改善が期待できる。 mapred.compress.map.output true: Mapの出力を圧縮する（SequenceFileを使用） false: 圧縮しない（デフォルト） mapred.map.o
LanguageManual UDF - Apache Hive - Apache Software Foundation
When hive.cache.expr.evaluation is set to true (which is the default) a UDF can give incorrect results if it is nested in another UDF or a Hive function. This bug affects releases 0.12.0, 0.13.0, and 0.13.1. Release 0.14.0 fixed the bug (HIVE-7314). The problem relates to the UDF's implementation of the getDisplayString method, as discussed in the Hive user mailing list.
hadooptutorial.info - hadooptutorial リソースおよび情報
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TreasureDataでHiveクエリを書くとき - TD_TIME_FORMAT,TD_TIME_PARSE,TD_DATE_TRUNC - Qiita
TreasureDataでHiveクエリを書くとき - TD_TIME_FORMAT,TD_TIME_PARSE,TD_DATE_TRUNCTreasureData
Hadoopアドベントカレンダー2011 17日目 - Hive 0.8 について -
またJIRAのチケットによると、datetimeに関する様々なUDFがtimestampをサポートしたようです。 例えば以下のような操作ができます。 サンプルデータを1件用意します。書式はyyyy-MM-dd HH:mm:ss か yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fffffffffのみです。 2011-12-25 09:00:00 create table ts1(t1 timestamp); load data local inpath '/mnt/iscsi/test1/data4.txt' overwrite into table ts1; select cast(t1 as float), cast(t1 as double) from ts1 limit 1; 1.3247712E9 1.3247712E9 select cast(t1 as bigint), cast(
SQLite + Pythonユーザ定義関数組込で進捗ダメじゃないですになりました - あんちべ！
概要 これまで「Hiveからデータ取得・簡単な加工→Pythonで加工・分析」 という流れで作業していたのですが、 Hive→SQLite→Pythonという流れにしたところ進捗が改善されたので、 SQLiteの簡単な使い方とPythonによるSQLユーザ定義関数の組込方法 についてメモを残しておきます。 特にユーザ定義関数の組込を自由に出来ると、 分析する際、相当楽になるということに気付きました。 SQLite挟むことで何がどう改善されたの？ Hiveはデカいデータをゴリゴリ取ってくる分には SQLちょっと書くだけで済むので大変便利ですが、 初動遅いためちょこちょこ小さいデータを何度も取ろうとするとストレス溜まります。 そのため、これまではある程度のデータをまとめてHiveで落としてきて Pythonで加工してから分析するという流れを取っていました。 ただ加工するために似たようなコード何
HiveServerでファイルディスクリプタがリークする件について
@tagomorisさんがこんな事を言っていたので、調べてみました。 まずは、.pipeoutファイルについて。 結論から言うと、Hiveの不具合です。 （（追記 2012/06/23 14:00）Hiveのプログラムの書き方は良くないんだけど、Leakはしていないと思われます.） この.pipeoutファイルはSessionStateのstartメソッドでOpenされます。startメソッドはHiveServerの場合、クライアントがコネクションをはった時にコールされます。(HiveSourceCodeReadingの発表資料にもちょっとだけ書いてあります。) .pipeoutファイルはHiveServerではpipeInという変数によって、BufferedReader -> FileReaderを通して参照されます。 ↓のような感じ。 pipeIn = new BufferedRead
Hive Tools in NHN Japan #hadoopreading
初めてのHadoopパッチ投稿 / How to Contribute to Hadoop （Cloudera World Tokyo 2014 LT講演資料）Hadoop / Spark Conference Japan
Hive UDFを自分で追加するときの注意点メモ - たごもりすメモ
メモ。CDH3u2 (hive-0.7.1-cdh3u2) での話。 (1/23 HiveServerについていくつか追記した) Hiveで自分でつくった関数(User Defined Function: UDF)を使いたい！ と思い艱難辛苦を乗り越えJavaのコードを書きjarにまとめたとする。書くまでの話はWikiの該当ページなどを熟読するのがよろしい。 で、じゃあどうやってHive起動時に読み込めばいいの、という話。 add jarコマンド hiveコマンドを起動するマシンの適当なディレクトリにjarファイルを置き、そのディレクトリをカレントディレクトリとしてhiveを起動して以下のコマンドを実行する。 hive> add jar udfclass.jar; hive> create temporary function myfunc as 'my.package.udf.Class
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