目录正文原文链接 正文最近面试时我被问到 Hive 是如何划分 stage （阶段）的。简明扼要的讲，就是以执行这个 Operator 时，它所依赖的数据是否已经“就绪”为标准。一个 Hive 任务会包含一个或多个 stage，不同的 stage 间会存在着依赖关系，越复杂的查询通常会引入越多的 stage (而 stage 越多就需要越多的时间时间来完成)。用户提交的 Hive QL 经过词法
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2023-09-08 19:04:06
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下面是hive基本练习，持续补充中。Hive导出数据有几种方式，如何导出数据1.insert# 分为导出到本地或者hdfs，还可以格式化输出，指定分隔符
# 导出到本地
0: jdbc:hive2://node01:10000> insert overwrite local directory '/kkb/install/hivedatas/stu3' select * from stu;
目录数据准备执行计划问题分析SQL优化最后小结
数据准备-- 创建数据库
create database tuning;
use tuning;
-- 创建表
create table if not exists tuning.student_txt(
s_no string comment '学号',
s_name string comment '姓名',
s_birth strin
Hive 的Stage如何划分，也是Hive SQL需要优化的一个点，这个问题，我也是在实际的工作中遇到的。所以我查询了网络的解答并记录下来，以便日后复习。以下是主要内容，enjoy~~~一个 Hive 任务会包含一个或多个 stage，不同的 stage 间会存在着依赖关系，越复杂的查询通常会引入越多的 stage (而 stage 越多就需要越多的时间时间来完成)。用户提交的 Hive QL
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2023-09-10 12:41:54
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1. Job提交触发
流程图：
作业提交流程由RDD的action操作触发，继而调用SparkContext.runJob。
在RDD的action操作后可能会调用多个SparkContext.runJob的重载函数，但最终会调用的runJob见1.1。
1.1. SparkContext.runJob def runJob[T, U: ClassTag]
Hive基础公司的数据处理方式（四种主流）：MR、HIVE、HBase、Spark....非主流：pig、storm、mongodb、mr script..... 流程： 1.使用MR开发：编写MR ，实现mapper、reducer、main在hadoop上运行 2.使用hive开发： 2.1使用内置函数：在hiv
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。目前的目标检测算法分为两类：一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN
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 Stage Job
Hive is a data warehouse infrastructure tool that allows users to analyze large datasets using SQL-like queries. It provides a simple and familiar interface to interact with data sto
Hive的基本概念1. 什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序Hive处理的数据存储在HDFS Hive分析数据底层的实现是MapReduce 执行程序运行在Yarn上1.2. Hive的优缺点1.2.1
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2023-07-12 17:05:24
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ResNet问题一：在反向传播过程中梯度 x > 1 梯度爆炸，梯度x < 1 梯度消失解决方案1.权重初始化2.数据标准化bn3.batch norm问题二：累加Conv后，并不是网络越深，效果越好解决方案1.残差结构残差结构1.左侧的残差结构适用于浅层网络，ResNet342.右侧的残差结构适用于深层网络，ResNet50/101等下采样残差结构针对ResNet34针对ResNet
首先要明白,HIVE是HADOOP生态系统中充当数据仓库的角色。它本质上是是一个SQL解释器，就是使得我们能用SQL查询语言去查询HDFS上的数据。而这个功能，容易让我们误认为它就是传统的数据库。但事实上，它与传统的数据库是有区别的，下文会提到。
HIVE的数据分为两个部分，一个是存数据的数据库，另一个是元数据库。下面分两部分单独说。
存数据的数据库HIVE中存数据的数据库，会被存在HDFS上，它
什么是HiveHive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载，可以简称为ETL。Hive 定义了简单的类SQL查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户直接查询Hadoop中的数据，同时，这个语言也允许熟悉MapReduce的开发者开发自定义的mapreduce任务来处理内建的SQL函数无法完成的复杂的分析任务。Hive中包含的有SQL解析引
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2023-07-13 15:37:48
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hive简介
hive简单安装 - 快速测试 - 生产环境配置hive简介hive是标准hadoop体系的一员，常作为OLAP的数据仓库。hive存储一般基于HDFS或HBase构建，查询计算过程依赖 Apache Tez™, Apache Spark™, 或MapReduce。没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、”\t”、”\x
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2023-09-07 13:10:44
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Hive是什么？一、概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是
原创
2021-12-24 15:16:12
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Hive是什么？一、概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模
原创
2022-02-07 17:17:11
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一、Hive初识入门 1. Hive的背景及概念之前的程序员大多都使用sql，让他们写MapReduce需要培训，成本高。ETL（ Extract-Transform-Load）2. Hive的架构、优点及使用场景讲解3. Hive安装部署及简单测试（使用derby存储元数据）① 修改配置文件：hive-env.
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2023-09-11 13:13:40
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今天，继续学习了Hive。首先，先是复习了之前学过的内容，然后学习了DML数据导入导出、Centos7.5安装Mysql5.6.49-yum方式、强制删除hive的数据库、yum.conf、基本查询、where查询、分组查询、Join查询、排序查询实操、排序查询原理、排序原理-再解说、分桶实操、分桶xy参数讲解。 总结一下： 1.Hive常见属性配置 1、Hive数据仓库位置配置 （1）Defau
# Hive的进程是什么？
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。Hive定义了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，它允许用户执行数据查询、数据摘要、探索、分析和数据挖掘等任务。
本文将详细介绍Hive的进程，包括其架构、组件和工作流程，并提供一些代码示例。同时，我们将使用流程图和序列图来更直观地展示Hive的工
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可
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2023-07-12 21:57:39
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