# Hive Spark和Hive MR技术介绍及比较
## 引言
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言，使得用户可以使用类似于关系数据库的方式查询和分析大规模数据。在Hive中，有两种常用的处理引擎，分别是Hive Spark和Hive MR。本文将对这两种处理引擎进行介绍，并比较它们的特点和适用场景。
## Hive Spark
Hive S
# Hive on Tez vs Hive on MR: A Comparative Study
## Introduction
Apache Hive is a data warehousing tool that provides an SQL-like interface to query and analyze large datasets stored in Hadoop Distri
1 具体核心流程图介绍 2 详情分析（1）HQL的执行形式1）$HIVE_HOME/bin/hive 进入客户端，然后执行 HQL；2）$HIVE_HOME/bin/hive -e “hql”；3）$HIVE_HOME/bin/hive -f hive.sql；4）先开启 hivesever2 服务端，然后通过 JDBC 方式连接远程提交 HQL。 可 以 知 道 我 们 执
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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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
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
1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
一、MapReduce简介之前我们我们讲解了Hadoop的分布式文件储存系统HDFS，曾把它比作一个工厂的仓库。而今天我们要介绍的MapReduce（简称MR）分布式计算框架，就可以把他看作一个工厂的流水线。1、MR的编程思想MR的核心的思想就是分而治之，通俗的来说，就是将复杂的事情分割成很多小的事情，一一去完成，最终合并结果。那么我们可以明白MR的过程实际就是输入，分，处理，合并，输出。MR的过
Hive架构流程（十分重要，结合图进行记忆理解）当客户端提交请求，它先提交到Driver,Driver拿到这个请求后,先把表明，字段名拿出来，去数据库进行元数据验证，也就是Metasore，如果有，返回有，Driver再返回给Complier编译器，进行HQL解析到MR任务的转化过程，执行完之后提交回给Driver一个MR任务，然后提交到Hadoop集群，交给YRAN进行接收请求并处理，产生结果，
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2023-07-14 14:36:27
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1.思考 MR的缺点？不擅长实时计算 hadoop 的 文件是存储磁盘的 hdfs 内，传输相比内传会慢很多，相比较 Storm 和 Spark 的流处理，流处理不需要批处理的数据收集时间，也省去； 作业调度的时延。不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，但是MR 的输入数据集时静态的，不能动态变化。不擅长有向图的计算 多个应用存在依赖关系，后一个程序的输入是前一个的输出。MR 不能进行这样的
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2023-07-13 18:08:33
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顺序组合式MapReduce任务、具有依赖关系的组合式MapReduce任务以及专门用于Map和Reduce主过程前处理和后处理的链式MapReduce任务。其中顺序组合式MapReduce任务可以经过变形成为迭代式的MapReduce任务。（1）顺序组合式MapReduce前一个MR的输出作为后一个MR的输入，自动的完成顺序化的执行。顺序组合式MR中的每一个子任务都需要专门的设置独立的配置代码，
# 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
一、Hive on Tez概述
### --- Hive on Tez
~~~ Hortonworks在2014年左右发布了Stinger Initiative，
~~~ 并进行社区分享，为的是让Hive支持更多SQL，并实现更好的性能。
~~~ 让Hive的查询功能更强大。增加类似OVER子句的分析功能，支持WHERE子查询，
~~~ 以
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
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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MR是HADOOP的核心计算框架。是一个可容错的并行处理集群。1. 核心思想MR的核心思想是分而治之（本来是基于整体数据的运算，结果将数据数据分割成很多个小的数据集。然后并行计算这些小数据集，最后将每个小数据集的计算结果进行汇总。得到最终的计算结果）。 整个过程分为Map阶段和Reduce阶段。第一阶段完全并行，互不相干。第二阶段的reduceTask的并发实例也互不相干。但是
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2023-07-11 22:47:38
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笔者将以第一人称视角向各位阐述MR，从两个大方向描述MR旨在将自己所学所会融进这套知识体系。 1. 站在系统设计的角度讲讲MR在hadoop生态系统中上下游扮演的角色起到了什么作用及为什么需要MR 2.技术性细节，MR的整个工作流程 如有不到之处烦请指正一 宏观剖析1 MR是什么？MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形
进入hive cli是，会有如下提示： Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. Hive
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2023-08-11 11:38:00
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