YARN(MapReduce 2)運行MapReduce的過程-源碼分析
這是我的分析，當然查閱書籍和網絡。如有什么不對的，請各位批評指正。以下的類有的並不完全，只列出重要的方法。 如要轉載，請注上作者以及出處。 一、源碼閱讀環境 需要安裝jdk1.7.0版本及其以上 ...
原文：Hive基於MapReduce運行過程
原文鏈接https: www.cnblogs.com felixzh p .html Map階段包括： 第一讀數據：從HDFS讀取數據 問題:讀取數據產生多少個Mapper Mapper數據過大的話，會產生大量的小文件，由於Mapper是基於虛擬機的，過多的Mapper創建和初始化及關閉虛擬機都會消耗大量的硬件資源 Mapper數太小，並發度過小，Job執行時間過長，無法充分利用分布式硬件資源 ...
2019-11-22 17:00 0 744 推薦指數：
相關推薦
【原創】MapReduce運行原理和過程
一．Map的原理和運行流程 Map的輸入數據源是多種多樣的，我們使用hdfs作為數據源。文件在hdfs上是以block(塊，Hdfs上的存儲單元)為單位進行存儲的。 1.分片 我們將這一個個block划分成數據分片，即Split（分片，邏輯划分，不包含具體數據 ...
Hive將SQL轉化為MapReduce的過程
Hive將SQL轉化為MapReduce的過程： 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，抽象出查詢的基本組成單元QueryBlock 遍歷QueryBlock，翻譯為執行操作樹 ...
MapReduce 運行全過程解析
關注公眾號，大家可以在公眾號后台回復“博客園”，免費獲得作者 Java 知識體系/面試必看資料。 前言 前面我們講了 MapReduce 的編程模型，我們知道他主要分成兩大階段來完成一項任務，一是 map 階段對我們的數據進行分開計算，第二是 reduce 階段，對 map 階段 ...
hive udaf開發入門和運行過程詳解
介紹 hive的用戶自定義聚合函數（UDAF）是一個很好的功能，集成了先進的數據處理。hive有兩種UDAF：簡單和通用。顧名思義，簡單的UDAF，寫的相當簡單的，但因為使用Java反射導致性能損失，而且有些特性不能使用，如可變長度參數列表。通用UDAF可以使用所有功能，但是UDAF就寫 ...
hive UDAF開發和運行全過程
介紹 hive的用戶自定義聚合函數（UDAF）是一個很好的功能，集成了先進的數據處理。hive有兩種UDAF：簡單和通用。顧名思義，簡單的UDAF，寫的相當簡單的，但因為使用Java反射導致性能損失，而且有些特性不能使用，如可變長度參數列表。通用UDAF可以使用所有功能，但是UDAF就寫 ...
hive(基於mapreduce)的使用
一：數據表建立 （一）創建數據庫 數據庫位置在 hdfs://ns1/user/hive/warehouse/hadoop.db目錄下 （二）建表 （三）創建數據表使用array （四）使用map創建數據表 ...