## Hive中底层的执行引擎
### 引言
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like的查询语言HQL（Hive Query Language）来处理大规模数据集。Hive中的数据存储在Hadoop的HDFS中，但是Hive并不是直接将查询转化为Hadoop MapReduce任务来执行，而是使用了底层的执行引擎来优化和执行查询。
本文将介绍Hive中底层的执行
《Hive底层执行引擎的深度剖析》的公开课，助力懵懂小伙伴进阶真正的Hive顶尖高手。
原创
2020-06-02 18:13:11
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1、什么是Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于处理和分析大规模结构化数据。Hive提供了类似SQL的查询语言(HiveQL)，使得熟悉SQL的用户能够查询数据。Hive将SQL查询转换为MapReduce任务，以在Hadoop集群上执行数据处理和分析。2、Hive起源回答这个问题之前，先介绍下Hadoop。Hadoop是专门为离线和大数据分析而设计的分布式基础架构。H
# 实现Hive底层存储引擎教程
## 一、流程概述
为了实现Hive底层存储引擎，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求教程
经验丰富的开发者-->>小白: 提供教程流程
小白->>经验丰富的开发者: 开始操作
```
## 二、步骤及代码实现
### 1. 下载Hive源码
首
ORC文件格式是从Hive-0.11版本开始的。关于ORC文件格式的官方文档，以及基于官方文档的翻译内容这里就不赘述了，有兴趣的可以仔细研究了解一下。本文接下来根据论文《Major Technical Advancements in Apache Hive》中的内容进行深入的研究。一、ORC文件格式 ORC的全称是(Optimized Record Columnar)，使用ORC文件格式可以提
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2023-09-08 10:36:55
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大数据面试之Hive常见题目1. Hive的架构1、重点四个器：解释器（SQL Parser）、Driver：编译器（Compiler），优化器（Optimizer），执行器（Executor）相关解释：
Driver 组件完成 HQL 查询语句从词法分析，语法分析，编译，优化，以及生成逻辑执行计划的生成。生成的逻辑执行计划存储在 HDFS 中，并随后由 MapReduce 调用执行
Hive
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2023-08-18 19:49:47
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Impalad是Impala的核心进程，运行在所有的数据节点上，可以读写数据，并接收客户端的查询请求，并行执行来自集群中其他节点的查询请求，将中间结果返回给调度节点。调用节点将结果返回给客户端。用户在Impala集群上的某个节点提交数据处理请求 则该节点称为coordinator node（协调器节点）,其他的集群节点传输其中的处理的部分数据到该coordinator node，coordinat
hive1.1 hive简介1.1.1 什么是hive？hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库工具（框架），可以将结构化的数据文件映射成一张数据表，并可以使用类似sql的方式来对这样的数据文件进行读、写以及管理（包括元数据）。Hive SQL 简称HQL。hive的执行引擎可以是MR、Spark、tez。如果执行引擎是MapReduce的话，hive会将Hql翻译成MR进行数据的计算。 用户
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2023-07-12 10:08:51
150阅读
Hive 是什么? 1.Hive 是基于 Hadoop处理结构化数据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，并提供类 SQL 查询功能。 2.Hive 利用 HDFS 存储数据，利用MapReduce 查询分析数据。本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序,比直接用 MapReduce 开发效率更高。 Hive通常是存储在关系数据库如
# Hive的Sort-Merge Join底层执行
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL的查询语言来访问和管理大量数据。Sort-Merge Join是一种高效的连接操作，特别适用于处理大规模数据集。在这篇文章中，我们将深入探讨Hive中Sort-Merge Join的执行原理，同时提供代码示例，帮助理解其底层机制。
## 什么是Sort-Merge Join
Hive执行 相关配置 hive.execution.engine - Hive执行引擎 mr - 在MapReduce上执行 tez - 在Tez上执行 spark - 在Spark上执行 hive.execution.mode – Hive执行模式 container - 在Yarn Container内执行Query Fragments llap – 在LLAP内
前言执行引擎讲是 JVM 运行原理的最后一个部分。相对于类加载机制、运行时数据区，这部分没有那么多的知识点，似乎也没见谁说面试问了这个。所以本文将会比较简要得描述工作流程，个人认为不重要的就不写了。 执行引擎概述对 JVM 而言，执行引擎就是执行代码的一个软件，所以可以不受硬件环境的约束，执行不被操作系统识别的指令集格式。JVM 的主要任务是负责装载字节码到其内部，但字节码并不能够直接运行在操作系
# Hive 执行引擎
Hive 是一个在 Hadoop 生态系统中运行的数据仓库解决方案，它提供了类似 SQL 的查询语言，用于处理大规模的结构化数据。Hive 的执行引擎是它的核心组件之一，负责将 Hive 查询转换为底层的 MapReduce 作业或 Tez 任务，并执行这些作业或任务。
## MapReduce 执行引擎
在早期版本的 Hive 中，MapReduce 是唯一的执行引
概述 最近公司在使用Tez，今天写一篇关于Tez的学习和使用随笔。Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。Tez并不直接面向最终用户——事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。还有一些工作则不太
# 切换Hive执行引擎的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Hive执行引擎的切换。在这篇文章中，我将详细说明整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注解。我将使用表格展示步骤，并在下文中进行详细解释。
## 步骤概述
下面的表格列出了切换Hive执行引擎的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 检查当前Hive执行引擎 |
| 步骤2 |
之前学习整理过一些Hive调优的方法，最近在学习参考书的时候看到作者提供了一个Hive调优的解决方案，在这里分享下。案例所使用的数据来源于美国航班数据、机场数据和天气数据。用来查询要查找航班延误（时间超过15分钟）次数最多的5个机场，其出发机场的风速都超过1米/秒。 第一个调优方向：执行引擎Hive目前支持3中执行引擎，每种引擎都有各自的优缺点。这里将比较一下MapReduce执行引擎和
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2023-07-23 23:13:26
438阅读
Hive并不是简简单单写SQL，因为我们要进行层层调优，如果连Hive的内部运行机制都搞不清，那么hive对我们来说仅仅是一个黑箱，高效率的调优无从谈起，所以我们很有必要了解下Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的呢？
原创
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2019-05-24 11:45:05
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今天思考on，where，having的执行顺序，联想到了整个sql语句的执行顺序。sql语句的执行顺序为(1) from (2) on (3) join (4) where (5) group by, count, sum, avg(6) having (7) select (8) distinct (9) order by (10)limit从这个顺序中我们可以看出所有的查询语句都是从from
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2023-07-12 19:19:43
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order byorder by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer（多个reducer无法保证全局有序） 只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。set hive.mapred.mode=nonstrict; (default value / 默认值)set hive.mapred.mode=strict; order by 和数据库中的Orde
# 如何在Hive中设置底层引擎为MR
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到需要在Hive中设置底层引擎为MR的情况。现在有一位刚入行的小白不知道如何实现这个目标，接下来我将教会他这个过程。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个设置底层引擎为MR的流程：
```mermaid
journey
title 设置Hive底层引擎为MR的流程
section 开始
