HQL如何转化成mapreduceHive如何进行权限控制内部表和外部表hive的优化
一、HQL如何转化成mapreduce?通过Sql Parse(sql解析器)将sql解析成抽象语法树通过语义分析器， 遍历抽象语法树，抽象出查询块通过逻辑计划编译器，遍历查询块，将其翻译为操作树进行逻辑层优化，对操作树进行优化，合并操作符，合并不需要的ReduceSinkOperator，减少shuff
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2024-04-08 22:23:22
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目录1 hive的介绍2 hive的架构3 Hive 数据模型4 常用操作4.1 数据库相关4.2 内部表外部表4.3 创建分区表4.4 增删分区4.5 hive中的join4.6 json解析5 常用函数5.1 数值函数5.2 日期函数5.3 条件函数5.4 字符串函数5.5 类型转换6 hive常用的优化6.1 Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce）6.2 本地模式6.3 分区表分桶表6.4 join优化6.4.1 小表Join大表6.4.2 mapjoin6.5 group by6
原创
2021-10-16 21:32:59
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Hadoophadoop中常问的就三块，第一：分布式存储(HDFS)；第二：分布式计算框架(MapReduce)；第三：资源调度框架(YARN)。1. 请说下HDFS读写流程这个问题虽然见过无数次，面试官问过无数次，还是有不少面试者不能完整的说出来，所以请务必记住。并且很多问题都是从HDFS读写流程中引申出来的。HDFS写流程：Client客户端发送上传请求，通过RPC与NameNode建立通信，
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2023-09-08 12:45:13
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hadoop 2022 面试题总结了目录概述需求：设计思路相关代码如下：实验效果：分析：小结：目录概述hadoop 学习资料需求：设计思路相关代码如下：实验效果：待完成分析：16、FileInputFormat切片机制
job提交流程源码详解
waitForCompletion()
submit();
//建立连接：
Connect();//创建提交job的代理
///判断是本
1.Hive 有哪些方式保存元数据，各有哪些特点。 15. Hive内部表和外部表的区别 23.hive底层与数据库交互原理Hive的Hql语句掌握情况? 36.使用Hive或自定义
原创
2021-07-29 11:00:12
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目录1.描述一下hdfs的写流程 读流程？2.详细讲解一下hdfs的体系结构3.如果一个datanode出现宕机，恢复流程是什么样的？4.通常你是如何解决Haddop的NameNode宕机的，流程是什么？5.描述一下NameNode的元数据的管理 6.Hadoop集群中有哪些进程？他们各自有什么作用？7.讲解一下Hadoop中combiner和partition的作用8.你在MapRed
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2023-12-20 20:41:58
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目录一.Hadoop1.hdfs写流程2.hdfs读流程3.hdfs的体系结构4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决6.namenode对元数据的管理7.元数据的checkpoint8.yarn资源调度流程 9.hadoop中combiner和partition的作用10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题
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2024-05-22 10:15:54
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Hive介绍Hadoop开发存在的问题只能用java语言开发，如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop，存 在语言门槛。 需要对Hadoop底层原理，api比较了解才能做开发。Hive概述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，并提供完整的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 SQ
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2023-07-13 16:35:38
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1.hdfs写数据流程1.客户端向namenode请求上传文件，namenode检测该文件是否已存在，父目录是否存在，然后返回是否可以上传。 2.客户端请求上传第一个block，namenode返回三个节点（dn1,dn2,dn3）。 3.客户端向dn1请求上传数据，dn1收到请求后会调用dn2，dn2调用dn3，建立传输通道，dn1、dn2、dn3逐级应答。 4.客户端开始往dn1上传第一个bl
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2024-02-13 23:09:36
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目录1. 一个超级大文件，每行一个url，求每一个url出现的次数1.1 如果是小文件1.2 如果是超级大文件2. 两个超级大文件，每行一个url，求两个文件中相同的url2.1 如果是两个小文件2.2 如果是两个超级大文件3. 一个超级大文件，每行一个url，快速查询出给定的url是否在这个大文件中3.1 如果是小文件3.2如果是超级大文件 1. 一个超级大文件，每行一个url，求每一个url
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2024-07-26 12:48:09
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Hive部分：1、Hive的两张表关联，使用MapReduce怎么实现？如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（m...
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2021-06-10 21:09:19
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源Hive部分：1、Hive的两张表关联，使用MapReduce怎么实现？如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（m...
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2021-06-10 21:09:17
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大数据开发面试笔记本篇博客是本人学习大数据开发各种框架和经历各种面试总结的一些笔记，不全在面试中遇到，可以当做知识复习巩固，如果您希望查看重点，可以重点看kafka和flink相关的问题（本人在面试中遇到比较多），或者重点看在您的项目中出现比较多的框架。可以配合另一篇博客java面试笔记，会让您在面试中更有信心，希望能对您有启发。一、hadoop1、HDFS的写数据流程（1） 客户端通过 Dist
Hadoop是一个分布式计算的开源框架，包含三大核心组件：HDFS（Hadoop Distributed System分布式文件系统）、HIVE（数据仓库工具）、HBASEHDFSHDFS是Hadoop生态圈最基础的存储引擎，请注意HDFS的设计主要为大文件存储，为高吞吐量的读取和写入服务，HDFS不适合存储小文件，也不支持大量的随机读写。Hive专门处理存储在HDFS数据仓库工具，通过Hive可
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2023-08-16 06:28:07
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目录标题1、Hadoop是什么2、Hadoop发展历史3、Hadoop优势4、Hadoop组成4.1 HDFS4.2 YARN4.3 MapReduce架构概述4.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系5、大数据技术生态系统6、推荐系统的框架图 1、Hadoop是什么1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析
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2023-07-12 11:15:50
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目录一、概述1）Impala优点2）Impala缺点二、Impala架构1）Impala组件组成1、Client2、Impalad3、Statestore4、Catalog5、数据存储服务2）Impalad服务的三种角色3）Impala运行原理1、启动服务时执行的操作2、查询SQL的运行流程3、数据计算流程三、Impala环境部署（CDH集成）1）添加服务2）自定义角色分配3）审核更改4）安装完成
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2023-05-29 10:29:22
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初始Hadoop google的三篇论文(GFS,MapReduce,BigTable)很快促进了hadoop的面世，hadoop实际上起源于Nutch项目，于2006年2月正式启动，2008年开始hadoop正式火起来了。 Apache Hadoop和Hadoop 生态系统Common：一系列组件和接口，用于分布式文件系统和通用I/O Avro : 一种序列化系统，用于支持高效，
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2023-07-12 11:15:11
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一、Hive基本概念1、概念
Hive：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 HQL转化成MapReduce （1）Hive处理的数据存储在HDFS（2）Hive分析数据底层的实
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2023-08-30 19:26:13
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的平台，实现在多台计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。hadoop框架最核心的部分是hdfs和mapreduce。hdfs提供了海量数据的存储，mapreduce提供了对数据的计算。hadoop处理海量数据，需要hbase做数据库，hbase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，但是不支持sql语句，所以操作和计算数据非常不方便，于是整
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2023-05-23 10:18:18
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前言文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：https://github.com/bin392328206/six-finger种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在叨絮hadoop 完成之后，就是hive了。。今天我们就来看看hive小六六学大数据之 Hadoop(一)小六六学大数据之 Hadoop(二)什么是 HiveHive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计
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2023-09-08 19:09:54
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