三、MapReduce運行原理 1、Map過程簡述: 1)讀取數據文件內容,對每一行內容解析成<k1,v1>鍵值對,每個鍵值對調用一次map函數 2)編寫映射函數處理邏輯,將輸入的<k1,v1>轉換成新的<k2,v2> 3)對輸出的<k2 ...
轉自:http: blog.csdn.net sn zzy article details SQL轉化為MapReduce的過程 了解了MapReduce實現SQL基本操作之后,我們來看看Hive是如何將SQL轉化為MapReduce任務的,整個編譯過程分為六個階段: Antlr定義SQL的語法規則,完成SQL詞法,語法解析,將SQL轉化為抽象語法樹AST Tree 遍歷AST Tree,抽象出查 ...
2017-01-31 23:04 0 9496 推薦指數:
三、MapReduce運行原理 1、Map過程簡述: 1)讀取數據文件內容,對每一行內容解析成<k1,v1>鍵值對,每個鍵值對調用一次map函數 2)編寫映射函數處理邏輯,將輸入的<k1,v1>轉換成新的<k2,v2> 3)對輸出的<k2 ...
1 Hive 的核心組成介紹 1)用戶接口:Client CLI(command-line interface)、JDBC/ODBC(jdbc 訪問 hive)、WEBUI(瀏覽器訪問 hive) 2)元數據:Metastore 元數據 ...
目的:通過python模擬mr,計算每年的最高氣溫。 1. 查看數據文件,需要截取年份和氣溫,生成key-value對。 [tianyc@TeletekHbase python]$ cat test.dat ...
談談MapReduce的概念、Hadoop MapReduce和Spark基於MR的實現 什么是MapReduce? MapReduce是一種分布式海量數據處理的編程模型,用於大規模數據集的並行運算。 有以下幾個特點: 分而治之,並行處理。 抽象了map和reduce ...
hive的庫、表等數據實際是hdfs系統中的目錄和文件,讓開發者可以通過sql語句, 像操作關系數據庫一樣操作文件內容, 比如執行查詢,統計,插入等操作。一直很好奇hive是如何做到這些的。通過參考網上幾篇不錯的文檔, 有點小心得分享出來。主要的參考鏈接 http ...
當HiveQL跑不出來時,基本上是數據傾斜了,比如出現count(distinct),groupby,join等情況,理解 MR 底層原理,同時結合實際的業務,數據的類型,分布,質量狀況等來實際的考慮如何進行系統性的優化。 Hive on MR 調優主要從三個層面進行,分別 ...
MapReduce1 分為6個步驟: 1、作業的提交 1)、客戶端向jobtracker請求一個新的作業ID(通過JobTracker的getNewJobId()方法獲取,見第2步 2)、計算作業的輸入分片,將運行作業所需要的資源(包括jar文件、配置文件和計算 ...
背景 又是一個周末一天一天的過的好快,今天的任務干啥呢,索引總結一些mr吧,因為前兩天有面試問過我?我當時也是簡單說了一下,畢竟現在寫mr程序的應該很少很少了,廢話不說了,結合官網和自己理解寫起。 官網 https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.0 ...