MapReduce整体处理过程MapReduce是一种计算引擎，也是一种编程模型。MapReduce提供了两个编程接口，即Map和Reduce，让用户能够在此基础上编写自己的业务代码，而不用关心整个分布式计算框架的背后工作。这样能够让开发人员专注自己的业务领域，但如果发生Map/Reduce业务代码以外的性能问题，开发人员通常束手无策。 MapReduce会经历作业输入（In
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2023-08-18 22:59:00
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# Hive与MapReduce转化——基础科普与示例
在大数据处理领域，Hive和MapReduce是两个重要的组件。理解它们如何协作、如何转化将帮助我们更有效地进行数据分析和存储。在本文中，我们将深入探讨Hive与MapReduce的关系，并提供相关代码示例。
## 什么是Hive？
Hive是一个数据仓库基础设施，建立在Hadoop之上，主要用于数据的查询和分析。它以SQL风格的查询语
原创
2024-10-16 04:40:56
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select 语句执行分析购买苹果手机iphone7的情况select order_id,buyer_id,cate_name from order_table where day='20170101' and cate_name='iphone7';输入分片：在实际项目中，订单表通常会进行分区，一般按照自然天进行分区，SQL限制day=20170101实际上就限制了day=20170101的分区
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2023-07-20 21:21:10
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目录前提条件数据准备探讨HQL是否转为MapReduce程序执行1.设置hive.fetch.task.conversion=none2.设置hive.fetch.task.conversion=minimal3.设置hive.fetch.task.conversion=more前提条件Linux环境下安装好Hive，这里测试使用版本为：Hive2.3.6创建hive表hive> creat
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2023-10-26 06:26:24
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文章目录1、启用本地抓取2. 本地执行优化3. JVM重用4. 并行执行5. 推测执行6. Hive严格模式7.调优案例 1、启用本地抓取Hive 的某些 SQL 语句需要转换成 MapReduce 的操作，某些 SQL 语句就不需要转换成 MapReduce 操作，但是同学们需要注意，理论上来说，所有的 SQL 语句都需要转换成 MapReduce 操作，只不过Hive 在转换 SQL 语句的
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2023-07-12 13:09:28
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Mapreduce的过程整体上分为四个阶段：InputFormat 、MapTask 、ReduceTask 、OutPutFormat，当然中间还有shuffle阶段 读取（InputFormat）:我们通过在runner类中用 job.setInputPaths 或者是addInputPath添加输入文件或者是目录（这两者是有区别的）默认是FileInputFor
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2023-06-12 20:27:58
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包括Mapper（Mapper类)阶段和Reducer(Reducer类)阶段，其中Map阶段和Reduce阶段都包含部分Shuffle阶段工作。 Map阶段block块切分成多个分片，每个输入分片会让一个map进程来处理任务: i. 初始化: 创建context，map.class实例，设置输入输出，创建mapper的上下文任务把分片传递给 TaskTrack
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2023-07-06 21:55:40
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@Author : Spinach | GHB
@Link : 文章目录Hive概念MapReduce实现基本SQL操作的原理join实现group by实现distinct实现多个distinct字段的实现SQL转换为MapReduce的过程执行顺序解析(部分示例)mysql语句执行顺序hive sql语句执行顺序explain查看执行计划示例1：select...from...wher
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2023-09-04 16:26:54
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一、Hive-sql 常用优化MapReduce 流程：Input->split->map->buffer(此处调整其大小)->spill->spill过多合并->merge->combine(减少reduce压力)->shuffle(copy、merge)->spill->disk->reduce->Output1.1、常用
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2023-08-08 12:33:56
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1：最简单的过程： map - reduce2：定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程： map - partition - reduce3：增加了在本地先进性一次reduce（优化） map - combin(本地reduce) - partition - reduce 基本上，一个完整的mapreduce过程可以分为以上3中提到的4个步骤，下面
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2023-07-12 18:46:42
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文章目录1. 前言2. MapReduce工作流程3. MapReduce运行机制4. MapReduce流程处理4.1 MapReduce执行过程图4.2 Split阶段4.3 Map阶段4.4 Combiner阶段4.5 Shuffle阶段4.5.1 Shuffle的前半生4.5.2 Shuffle的后半生4.5.3 Shuffle的人生意义4.6 Reduce阶段5. 灵魂拷问5.1 当缓
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2023-12-06 23:54:31
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MapReduce过程 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架，它由两个阶段组成：map阶段和reduce阶段。在map阶段中： 首先读取HDFS中的文件，每个文件都以一个个block形式存在，block中的数据会被解析成多个kv对，然后调用map task的map方法；map方法对接收到的k
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2023-09-08 11:47:00
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Hive 常见面试题总结：1、Hive的HSQL转换为MapReduce的过程？1、HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树2、请说明hive中 Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute
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2023-07-14 23:38:25
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mapreduce 和hive 的区别首先： 1.hive本身只是在hadoop map reduce 或者spark 计算引擎上的封装，应用场景自然更局限，不可能满足所有需求。有些场景是不能用hive来实现，就需要map reduce或者spark rdd编程来实现。 2.结构复杂的日志文件，首先要经过ETL处理（使用mapreduce），得到的数据再有hive处理比较合适。直接让hive处理结
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2024-08-17 17:23:51
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MapReduce定义MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题.MapReduce是分布式运行的，由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。Reduce阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。MapReduce框架都有默认实现，用户只需要覆盖
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2023-08-18 23:26:13
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之前我们说过了MapReduce的运算流程，整体架构方法，JobTracker与TaskTracker之间的通信协调关系等等，但是虽然我们知道了，自己只需要完成Map和Reduce 就可以完成整个MapReduce运算了，但是很多人还是习惯用sql进行数据分析，写MapReduce并不顺手，所以就有了Hive的存在。首先我们来看看MapReduce是如何实现sql数据分析的。MapReduce实现
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2023-07-14 12:52:40
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1.MapReduce简介MapReduce是一种分布式计算模型.是由Google提出的,主要是解决海量数据的计算。MapReduce主要分为两个阶段:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()即可实现分布式计算.2.MapReduce实现流程3.MapReduce原理解析:1.阶段是Map阶段: 1.1 读取HDFS中的文本.将每一行都解析成一个个<k,v&
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2023-07-20 19:58:46
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一、MapReduce执行过程MapReduce运行时，首先通过Map读取HDFS中的数据，然后经过拆分，将每个文件中的每行数据分拆成键值对，最后输出作为Reduce的输入，大体执行流程如下图所示： 整个流程图具体来说：每个Mapper任务是一个java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，转换为很多的键值对再输出，整个Mapper任务的
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2023-08-18 22:26:54
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Hive只在一个节点上安装即可：1.上传tar包：这个上传就不贴图了，贴一下上传后的，看一下虚拟机吧：2.解压操作：[root@slaver3 hadoop]# tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz解压后贴一下图：3：解压缩以后启动一下hive： 4：开始操作sql：好吧，开始没有启动集群，输入mysql创建数据库命令，直接不屌我，我也是苦苦等待啊；5：启动我的集群，
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2024-06-26 12:30:33
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十一、Map 子接口之 LinkedHashMap11.1 LinkedHashMap11.2 插入顺序11.3 访问顺序 11.1 LinkedHashMap在日常开发中，我们使用频率最高的键值对集合应该就是 HashMap 了，但是它也有不足之处。比如现在我需要一个按照插入顺序来排列的键值对集合，显然 HashMap 就无能为力了。为了提高查找效率，HashMap 在插入的时候对键做了一次哈
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2024-10-18 13:14:05
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