三、MapReduce运行原理 1、Map过程简述: 1)读取数据文件内容,对每一行内容解析成<k1,v1>键值对,每个键值对调用一次map函数 2)编写映射函数处理逻辑,将输入的<k1,v1>转换成新的<k2,v2> 3)对输出的<k2 ...
转自:http: blog.csdn.net sn zzy article details SQL转化为MapReduce的过程 了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查 ...
2017-01-31 23:04 0 9496 推荐指数:
三、MapReduce运行原理 1、Map过程简述: 1)读取数据文件内容,对每一行内容解析成<k1,v1>键值对,每个键值对调用一次map函数 2)编写映射函数处理逻辑,将输入的<k1,v1>转换成新的<k2,v2> 3)对输出的<k2 ...
1 Hive 的核心组成介绍 1)用户接口:Client CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc 访问 hive)、WEBUI(浏览器访问 hive) 2)元数据:Metastore 元数据 ...
目的:通过python模拟mr,计算每年的最高气温。 1. 查看数据文件,需要截取年份和气温,生成key-value对。 [tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat ...
谈谈MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基于MR的实现 什么是MapReduce? MapReduce是一种分布式海量数据处理的编程模型,用于大规模数据集的并行运算。 有以下几个特点: 分而治之,并行处理。 抽象了map和reduce ...
hive的库、表等数据实际是hdfs系统中的目录和文件,让开发者可以通过sql语句, 像操作关系数据库一样操作文件内容, 比如执行查询,统计,插入等操作。一直很好奇hive是如何做到这些的。通过参考网上几篇不错的文档, 有点小心得分享出来。主要的参考链接 http ...
当HiveQL跑不出来时,基本上是数据倾斜了,比如出现count(distinct),groupby,join等情况,理解 MR 底层原理,同时结合实际的业务,数据的类型,分布,质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化。 Hive on MR 调优主要从三个层面进行,分别 ...
MapReduce1 分为6个步骤: 1、作业的提交 1)、客户端向jobtracker请求一个新的作业ID(通过JobTracker的getNewJobId()方法获取,见第2步 2)、计算作业的输入分片,将运行作业所需要的资源(包括jar文件、配置文件和计算 ...
背景 又是一个周末一天一天的过的好快,今天的任务干啥呢,索引总结一些mr吧,因为前两天有面试问过我?我当时也是简单说了一下,毕竟现在写mr程序的应该很少很少了,废话不说了,结合官网和自己理解写起。 官网 https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.0 ...