hive框架结构及特点现如今，大数据是互联网的趋势，hadoop作为大数据时代中较为核心的技术使用的人也越来越多。但是Hadoop的MapReduce操作的专业性较强，于是为了降低MapReduce的操作难度，更好的管理海量数据，就在此基础上开发了hive。Hive是一个数据仓库应用程序，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理；将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，通过
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2023-07-14 13:01:59
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0.发展 在hive公布源代码之后 公司又公布了presto，这个比较快，是基于内存的。 impala：3s处理1PB数据。 1.Hive 能做什么，与 MapReduce 相比优势在哪里 关于hive这个工具，hive学习成本低，入手快，对于熟悉sql语法的人来说，操作简单，熟悉。 其实，还有一个
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2016-11-02 17:08:00
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文章目录Hive初识Hive原理效率问题Hive做了什么事情Hive架构将SQL语句给Hive，它会做哪些过程Hive搭建模式local本地：元数据库(derby)与工具都是在本地缺点local(mysql)模式：hive工具与mysql在同一个节点上基于mysql的远程模式Hive中表的类型内部表（受控表）：受Hive控制。删除内部表的时候，HDFS上的数据及元数据都会被删除。外部表：删除外部
1. 什么是HiveHive是facebook开发的，是一个基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并且提供HQL，也就是Hive SQL查询功能，底层数据实际上是存储在HDFS上面的。那么Hive的本质其实是将SQL语句转化为MapReduce任务运行的，可以让不熟悉MR的用户可以简单的通过Hive SQL来访问HDFS上结构化的数据，并且Hive适用于离线的批
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2023-07-06 22:09:42
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hive的体系结构 hive是一个批处理框架，适合大批量离线计算，延时很大。hive的出现，解决了传统关系数据库，在处理大数据的瓶颈。同时懂SQL的人也可以做mapreduce数据计算统计分析，这个本来只能是java工程师才能做的工作，现在懂SQL的人也可以做这个事。所以可以说hive就是 ： SQL解析引擎，将SQL语句转化为相应的MapRed
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2023-05-31 11:33:57
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目录1. Hive架构2. Hive工作原理3. Hive数据类型 支持多表插入1. Hive架构当用户使用JDBC/ODBC操作Hive时，先使用hiveserver2的thrift跨语言服务将用户使用的语言转换成Hive的语言，再发送给Hive Driver生成执行计划，先将执行计划保存到HDFS，再发送给执行引擎进行执行用户接口：Hive shell command line interf
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2023-07-15 00:31:02
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# Hive中的Grouping Sets理解
在数据分析过程中，我们常常需要对数据进行分组和聚合处理。Hive作为一个大数据处理工具，提供了多种聚合功能以便我们对数据进行深入分析。其中，`GROUPING SETS`是一个非常强大的功能，它允许用户在同一查询中多次聚合数据，从而可以简化某些查询。
本文将通过简单易懂的示例与图示来帮助读者理解`GROUPING SETS`的工作原理及其在Hiv
原创
2024-10-08 03:55:40
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1. Hive基础1. Hive基础Hive基本概念引入原因：Hive是什么Hive数据管理四种数据模型Hive内部表和外部表Hive数据类型Hive的优化Map的优化：Reduce 的优化一个Reduce:分区裁剪（partition）笛卡尔积Map joinUnion allMulti-insert & multi-group byAutomatic mergeMulti-Count
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2023-07-12 21:16:02
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将SQL转换为MapReduce），自身最大的缺点就是执行速度慢。Hive有自身的元数据结构描述，可以使用MySql\ProstgreSql\oracle 等关系型数据库来进行存储，但请注意Hive中的所有数据都存储在HDFS中。虽然 hive 可能存在这样那样的问题，但它作为后续研究 sparkSql 的基础，值得重点研究。 解释一下经常遇到的 hiveSer
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2023-08-09 23:18:19
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架构演进中有很多知识点，总体上可以归结为以下模式，这里说的模式本质是架构中技术点的抽象。强烈推荐李智慧老师的《大型网站技术架构》，本文的内容也是来源于它，在此基础上拓展了下。
每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题及该问题解决方案的核心。这样，你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复工作。
所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行灯一系列问题与
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2021-06-21 21:34:34
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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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深入理解Hive分区与分桶Hive分区Hive分桶分区又分桶Join底层MapReduce实现Common JoinMap Join高阶聚合函数with cubegrouping setsrollup 分区与分桶Hive分区在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在
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2023-09-20 06:13:13
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Hive体系结构（一）架构与基本组成 Hive体系结构（二）Hive的执行原理、与关系型数据库的比较 Hive体系结构（三）元数据库与基本操作 Hive体系结构（四）注意事项与扩展特性1 Hive的体系结构划分下面是Hive的架构图： 1. 用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用
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2023-07-17 22:11:31
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架构的理解分为俩点一是最高层次的系统分解二是系统中不易改变的决定。如果你发现某些决定并不像你想象的那么难以改变，那么它就不再和架构相关了。企业应用的困惑
原创
2023-05-16 00:26:09
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我一直以为我理解的MVC就是springMVC这些呢；前段时间和高人
原创
2022-12-06 09:02:53
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BeEF的模块系统提供了一种灵活的方式，让用户根据需要选择和组合不同的模块，以满足特定的渗透测试需求。B
原创
2023-12-24 20:05:21
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一 有状态的流批一体flink被推崇的原因在于，flink实现了流批的一体化，克服了SparkStream的微批，效率更高。...
原创
2023-02-02 09:59:19
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# 理解 Fiber 架构
Fiber 结构是一种现代的软件架构设计模式，常用于构建高效和可扩展的应用程序。在这种架构中，程序的执行被分解为多个“纤维”，这些纤维可以独立运行，从而提高了系统的并发能力。
## Fiber 架构的基本概念
Fiber 架构的核心思想是将程序的控制流抽象为轻量级的“纤维”。每个纤维可以被看作是一个独立的执行单元，拥有自己的栈和运行状态。Fiber 通常在协作多任
# 理解Fiber架构
在现代的前端开发中，React作为一种流行的JavaScript库，采用了Fiber架构来提高渲染效率与用户体验。对于刚入行的小白来说，理解Fiber架构可能会显得有些复杂，因此本文将通过系统的流程与代码示例，带你逐步理解Fiber架构的基本概念。
## 1. 整体流程
我们可以通过以下表格看Fiber架构的整体流程：
| 步骤 | 描述
（一） 架构、框架、模式是一种从大到小的关系，也是一种组合关系。 架构一般针对一个行业或一类应用，是技术和应用完美的结合。 框架因为比较小，很多表现为中间件，框架一般是从技术角度解决同类问题，例如J道数据增删改查框架就解决了所有数据库系统中大量数据增删改查的功能开发，框架是从技术的横切面去解
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2023-08-30 17:25:14
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