1.Hive简述 1.1 Hive是什么 Hive是数据仓库.它是构建在Hadoop之上的,通过解析QL(Hive SQL),转换成MR任务(Tez,Spark......)去提交执行. RDBMS一般是写验证,而Hive是读验证,即数据进入不会验证数据是否符合要求,只在读取的时候检查,解析具体字段 1.2 Hive的优缺点 优点: 可以直接访问HDFS,或者其它的
HQL是如何转换为MR任务的一、Hive的核心组成介绍二、HQL转换为MR任务流程说明三、HQL的读取与参数解析3.1 程序入口 — CliDriver3.2 找到“CliDriver”这个类的“main”方法3.3 主类的run方法3.4 executeDriver方法3.5 processLine方法3.6 processCmd方法3.7 processLocalCmd方法3.8 qp.ru
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2023-10-05 19:57:20
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## Hive 与 MapReduce 的关系
在大数据处理的领域中，Apache Hive 和 MapReduce 是其中两个重要的组件。Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库工具，用于处理大规模的数据集，而 MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型，用于处理和生成大数据集。接下来我将为你详细介绍 Hive 与 MapReduce 的关系，以及如何使用它们进行数据处理
Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS）
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2023-09-12 03:47:08
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一，调优基础 ：1 ，连接暗示 ：需求 ： 让 join 发生在 map 端sql ：select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.*
from customers a left outer join orders b
on a.id=b.cid;2 ，hive 执行计划hql 在执行的时候，是转化成了什么样的 mr 去执行的。3 ，查看执行计划 ： expla
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2023-09-05 15:24:40
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-- 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一份执行过程图，做笔记。 二、h
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2023-07-12 09:30:10
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Fetch抓取 hive中的某些查询不必使用MR，例如select * from，在这种情况下，hive可以简单的读取表的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 hive.fetch.task.conversion设置成mre，如下查询方式都不会执行MR程序 hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more; hive (defau
基于hive引擎的计算优化本篇文章主要介绍hive引擎的计算优化，可能也是一篇实打实的对大家实际工作带来帮助的文章，全文主要包含三个部分：hive底层、hive参数调优、常见问题解决一、hive底层 - MapReduce1.MR进程一般一个完成的MR程序在运行时有三个进程，分别如下： （1）MR Appmaster：负责整个调度和过程协调 （2）MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程
# Hive MapReduce
在大数据领域中，Hive是一个非常强大的数据仓库基础设施，它能够提供类似于SQL的查询语言来处理海量数据。而Hive MapReduce（简称Hive MR）是Hive的核心组件之一，它使用了MapReduce框架来实现Hive的查询功能。
## 什么是MapReduce？
MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的一种编程模型和算法。它分为两个阶
我们知道，Hive默认使用的计算引擎是MR，但有没有想过我们写的HQL语句是如何转换为MR程序的？所以博主总结了一些简单HQL语句转换为MR的基本原理【1】常用SQL转换操作 Join的实现原理 对于SQL来说，join操作可以说是最常用的操作了，那么是如何转换为MR程序的呢？SQL语句如下?select u.name, o.orderid from order o join user u on
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2023-07-14 13:10:26
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一、Hive的概念介绍（相当于Hadoop的客户端） 1> Hive处理的数据存储在HDFS中 2>Hive分析数据的底层是MR（在安装完Hive的时候它底层已经完成了对应SQL语句和MR编程的对应关系的模板的写入，将所有MR模板封装在Hive中），而当客户端输入的SQL语句时，
hive就是一个将sql语句转化为MR工具hive的工作原理：1、使用antlr定义sql语法，（详细见hive.g），由antlr工具将hive.g编译为两个java文件：HiveLexer.java HiveParser.java，可以将输入的sql解析为ast树2、org.apache.hadoop.hive.ql.Driver对ast树进行
Tez 是一个 Hive 的运行引擎，性能优于 MR。为什么优于 MR 呢？看下图 用 Hive 直接编写 MR 程序，假设有四个有依赖关系的 MR 作业，上图中，绿色是 ReduceTask，云状表示写屏蔽，需要将中间结果持久化写到 HDFS。Tez 则可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一次 HDFS，且中间节点较少，从而大大提升作业的计算性能。Tez 不完全依赖于磁盘。除非数
什么是spark？
基于内存一站式快速的计算框架
spark下面有哪些产品？
spark core --> spark rdd , spark核心编程，MapReduce
spark sql --> hive
spark streaming --> storm , 流式实时计算
spark mllib --> 机器学习，
背景：熟悉MR执行的步骤后，可以往3个点继续分析：1. code：MR的执行code，根据执行的步骤产出流程图。2.引擎：了解TEZ/SPARK sql执行的步骤，产出如MR一样的流程图，清楚MR，TEZ，SPARK SQL的区分3.sql编译过程：熟悉hsql提交到执行计划，到MR执行的过程，输出文档。 目前从第三点入手，主要还是跟工作息息相关。美团文章：https://tech.me
[size=medium]hive就是一个将hiveql(其实是sql的子集或者说一点点的超集)语句转化为一系列可以在Hadoop集群上运行的MR的工具，通常在客户端执行 hive 命令（淘宝有ide，所以不用安装hive啦 :wink: ）然后输入 SQL 语句后， hive 将 SQL 语句生成多个 MR 的 job ，然后将这些 job 提交给 ha
1、理论基础1、什么是Hive?
Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,提供类似sql的查询语句HiveQL对数据进行分析处理。
Hive将HiveQL语句转换一系列成MapReduce作业并执行。
目前，Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎。
Hive3.0中MR已标记为过时。
常用于离线批处理
# Hive、MapReduce与Tez的简要介绍
在大数据处理的领域中，Apache Hive、MapReduce和Apache Tez是三种十分重要的技术。它们在数据处理上相辅相成，形成了一个强大的数据分析生态系统。本文将对它们进行简要的介绍，并通过代码示例，帮助读者更好地理解这些技术如何协同工作。
## 什么是Hive？
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，主要
Hive个人笔记一.Hive的基本概念一.什么是Hive
Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能.
数据仓库的内容是读多写少,hive中不建议对数据进行改写,所有的数据都是在加载的时候确定好的.二.Hive和MapReduce的关系(mr是一款计算引擎,hdfs是一款容器)
1.Hive封装很多的mr模板,代替了写mr
2.Hive执
# Hive与MapReduce原理的科普介绍
在大数据时代，数据分析的重要性愈发凸显，Apache Hive作为处理大规模数据集的工具，极其受到欢迎。Hive允许用户使用类SQL语言HiveQL进行查询，但其背后运作的核心，实际上是MapReduce（MR）框架。本文将深入探讨Hive和MapReduce的原理，并辅以代码示例帮助大家更好地理解。
## Hive概述
Apache Hive
