一、Hive 执行引擎概述 目前hive执行引擎支持三种,包括mr、spark和Tz;mr是hive最早支持的数据类型,执行速度最慢,但是性能上也是最为稳定的;spark和Tz是后续支持的执行引擎,也是将hive的SQL语句转换为spark可以识别的sparksql语句进行执行 ...
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: tech.meituan.com hive sql to mapreduce.htmlhttp: www.slideshare.net ...
2018-07-03 12:04 0 2517 推荐指数:
一、Hive 执行引擎概述 目前hive执行引擎支持三种,包括mr、spark和Tz;mr是hive最早支持的数据类型,执行速度最慢,但是性能上也是最为稳定的;spark和Tz是后续支持的执行引擎,也是将hive的SQL语句转换为spark可以识别的sparksql语句进行执行 ...
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 ...
1、Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。 <0,hello you> ...
在MapReduce中使用lzo压缩 1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩。具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩 2).将lzo文件上传到hdfs ...
1.1 YARN 基本架构 YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统,它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务:一个全局的资源管理器ResourceManag ...
企业中,由于领导们的要求,hive中有数据存储格式很多时候是会变的,比如为了优化将tsv,csv格式改为了parquet或者orcfile。那么这个时候假如是mr作业读取hive的表数据的话,我们又要重新去写mr并且重新部署。这个时候就很蛋疼。hcatalog帮我们解决了这个问题 ...
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 ...
-- hive的库、表等数据操作实际是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。 一、hiveSQL转化为MR过程 一直好奇hiveSQL转化为MR过程,好奇hive是如何做到这些的,所以在网上找了几篇相关博客,根据自己理解重新画了 ...