# 修改 CDH 中 Hive 的查询引擎
在使用 Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop（CDH）时，有时需要修改 Hive 的查询引擎。下面将通过一步一步的方式教你如何实现这一点。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-25 06:12:57
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在使用商业发行版的过程中，由于需要确认某个特性是否被当前的版本支持，或者是在和其他的同事进行疑难问题交流时，经常会出现需要确定某个组件（比如HBase、Kafka）的版本号的情况。因此这里介绍一下快速获得CDH、CDP以及 FusionInsight HD包含的组件的版本号的方法。 CDH检查当前使用的CDH版本1、登录Cloudera Manager2、在界面右上角，点击“支持”，在下拉菜单中，
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2023-10-05 22:56:23
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1.第一种解决方案在Hive服务中输入命令行代码一定要规范，输入完命令行代码后要以 ； 结尾错误示范效果（没有以 ; 结尾的）示例： Hive 服务都是不识别的正确示范效果 如果不是如上所述那就只能逐一排查第二种解决方案（包含安装Hive）第一步：查看系统自带的mysql的rpm包 （确认是否少包）rpm -qa | grep mysql第二步：安装mysql的rpm包yum install
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2023-06-14 17:42:46
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# CDH HIVE配置Spark引擎指南
在大数据处理的环境中，Spark与Hive的结合是一个非常常见的做法。在Cloudera的CDH（Cloudera Distribution for Apache Hadoop）环境中，配置Hive使用Spark引擎可以提升数据处理的效率。本文将为初学者详细讲解如何实现CDH Hive配置Spark引擎。
## 流程概述
下面是配置的基本步骤，每一
原创
2024-10-09 05:49:09
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1.查询语法解析
SELECT用于映射符合指定查询条件的行
Hive SELECT是数据库标准SQL的子集• 使用方法类似于MySQL
• 关键字和MySQL一样，不区分大小写
• limit子句
• where子句:运算符、like、rlike
• group by子句
• having子句
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2023-07-04 10:15:52
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# 如何在CDH中更改Hive的默认执行引擎
## 概述
在Cloudera的CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）环境中，Hive是一个数据数据仓库基础设施，允许用户使用类SQL语言查询大数据。默认情况下，Hive使用的是MapReduce执行引擎。然而，随着技术的发展，Spark等新的执行引擎逐渐被广泛接受，因此许多用户希望能够更改Hive的默认执行引擎
# Hive 修改引擎
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以将结构化的数据映射到 Hadoop 的分布式文件系统上，并提供类 SQL 查询的能力。然而，Hive 默认使用的引擎是 MapReduce，虽然 MapReduce 在处理大规模数据集时表现出色，但在交互式查询和实时分析的场景下，并不是最佳选择。为了解决这个问题，Hive 提供了多种修改引擎的方法。
本文将介绍如何
原创
2023-11-04 07:14:30
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CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）是一种在大数据领域中常用的分布式处理框架，而Hive是CDH中一个重要的组件，用于进行大规模数据集的数据仓库查询和分析。本文将教会你如何查询未提交的Hive任务。
## 查询未提交的Hive任务流程
为了更好地理解整个过程，我们可以用一个流程图展示查询未提交的Hive任务的步骤。
```mermaid
stateDia
原创
2024-01-15 09:36:01
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一、Hive的基本理论 Hive是在HDFS之上的架构，Hive中含有其自身的组件，解释器、编译器、执行器、优化器。解释器用于对脚本进行解释，编译器是对高级语言代码进行编译，执行器是对java代码的执行，优化器是在执行过程中进行优化。这里的代码就是Hadoop中的MapReduce，这里的MapReduce通过Hive往HDFS上执行、分析、查询数据。 上图展示hql的执行过程，一
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2023-07-04 14:29:47
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CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）是一种基于Apache Hadoop的分布式数据存储与处理平台，其中包含了许多组件用于管理和分析大数据。其中，Hive是CDH中用于数据仓库的一种工具，可以方便地进行数据查询与分析。在使用Hive时，我们可能会遇到需要修改Hive堆内存的情况，以提高其性能和稳定性。
### Hive堆内存的重要性
Hive作为CDH平台
原创
2024-07-05 06:30:29
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# CDH Hive底层修改Spark的背后
在现代大数据处理的生态系统中，CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）与Spark都是非常重要的组件。它们各自提供了强大的数据处理能力，但在某些场景下，可能需要将它们更紧密地结合在一起，以提升数据分析的效率和灵活性。这篇文章将探讨CDH Hive底层如何修改Spark，并以代码示例进行说明。
## CDH Hive和
1.背景Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础构架、是为了减少MapReduce编写工作的批处理系统，Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。Hive可以理解为一个客户端工具，将我们的sql操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在Hadoop上面运行。 HBase全称为Hadoop Database，即HBase是Hadoop的数据库，是一个分布
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2023-08-28 13:32:08
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contentImpala简介Impala系统架构Impala核心组件Impala查询执行过程Impala的优缺点Impala与Hive的比较 Impala简介Impala是由Cloudera公司开发的新型查询系统Imapla提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据Impala基于MPP （Massively Parall
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2023-07-12 13:25:31
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目录第十部分 Hive调优策略第 1 节 架构优化执行引擎优化器分区表分桶表文件格式数据压缩第 2 节 参数优化本地模式严格模式JVM重用并行执行推测执行合并小文件Fetch模式第 3 节 SQL优化列裁剪和分区裁剪sort by 代替 order bygroup by 代替 count(distinct)group by 配置调整join 基础优化第 4 节 优化小结第十一部分 Hive案例第
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2024-07-30 15:33:26
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# 提高 CDH Hive 查询效率的指南
在大数据处理和分析中，Hive 是一个非常流行的工具，但有时我们会遇到查询效率低下的问题。本文将教你如何分析与优化 Hive 查询的效率。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
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# CDH Hive Spark引擎优化参数优化指南
在大数据处理过程中，Hive 和 Spark 都是非常重要的工具。在CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）环境中，优化这些工具的参数，可以显著提高数据处理的效率和效果。本文将为刚入行的小白提供一个优化参数的完整流程、步骤以及代码示例。
## 优化流程概述
优化参数的流程通常可以分为以下几个步骤：
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CDH5.15安装指南
1.集群规划CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop)，是Hadoop众多分支中的一种，由Cloudera维护，基于稳定版本的Apache Hadoop构建，并集成了很多补丁，可直接用于生产环境。Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和
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2024-02-27 20:21:17
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修改hive计算引擎进入hive客户端设置mapreduce引擎set hive.execution.engine=mr;设置tez引擎set hive.execution.engine=tez;设置spark引擎set hive.execution.engine=spark;
原创
2021-08-05 13:55:13
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今天写了个sql跑了好久，老大过来一看指点下，多用子查询，多用where，然后在join，提高十多倍，神奇了。想了想，还是老大经验丰富。
如果先join，就全表扫描，然后最后where最后筛选，比较耗时。如果用子查询，就可以利用where过滤不相关的字段，不但增加了map 数量，还减少了数据量。
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2023-06-20 10:29:14
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作者 | 郭炜责编 | 伍杏玲测试方案测试整体方案本次测试针对现有Olap的7大Sql引擎Hadoop(2.7)、Hive(2.1)、HAWQ(3.1.2.0)、Presto(0.211)、Impala(2.6.0)、SparkSQL(2.2.0)、ClickHouse(18.1.0-1.El7)、Greenplum(5.7.0) 基础性能测试。我们采用多表关联和单大表性能分别对比不同组件在查询性
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2024-05-14 14:03:58
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