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
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2023-11-13 12:42:49
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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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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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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
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2024-05-30 13:39:12
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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
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2023-11-24 21:07:57
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# 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
原创
2023-12-05 16:26:13
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Hive on MR是基于MapReduce的Hive实现，可以用于大数据处理。然而，随着数据技术的不断演进，Hive的实现逐渐转向Spark等计算引擎。因此，了解“Hive on MR”的迁移以及兼容性处理变得至关重要。下面将详细介绍“Hive on MR”相关问题的解决方案。
## 版本对比与兼容性分析
Hive on MR和其他实现版本（如Hive on Spark）的对比可以通过如下四
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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hive就是一个将sql语句转化为MR工具hive的工作原理：1、使用antlr定义sql语法，（详细见hive.g），由antlr工具将hive.g编译为两个java文件：HiveLexer.java HiveParser.java，可以将输入的sql解析为ast树2、org.apache.hadoop.hive.ql.Driver对ast树进行
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2024-01-17 14:17:52
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一、Hive的概念介绍（相当于Hadoop的客户端） 1> Hive处理的数据存储在HDFS中 2>Hive分析数据的底层是MR（在安装完Hive的时候它底层已经完成了对应SQL语句和MR编程的对应关系的模板的写入，将所有MR模板封装在Hive中），而当客户端输入的SQL语句时，
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2023-11-20 07:57:59
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背景：熟悉MR执行的步骤后，可以往3个点继续分析：1. code：MR的执行code，根据执行的步骤产出流程图。2.引擎：了解TEZ/SPARK sql执行的步骤，产出如MR一样的流程图，清楚MR，TEZ，SPARK SQL的区分3.sql编译过程：熟悉hsql提交到执行计划，到MR执行的过程，输出文档。 目前从第三点入手，主要还是跟工作息息相关。美团文章：https://tech.me
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2024-08-22 16:14:53
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什么是spark？
基于内存一站式快速的计算框架
spark下面有哪些产品？
spark core --> spark rdd , spark核心编程，MapReduce
spark sql --> hive
spark streaming --> storm , 流式实时计算
spark mllib --> 机器学习，
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2023-12-18 20:38:28
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HQL是如何转换为MR任务的一、Hive的核心组成介绍二、HQL转换为MR任务流程说明三、HQL的读取与参数解析3.1 程序入口 — CliDriver3.2 找到“CliDriver”这个类的“main”方法3.3 主类的run方法3.4 executeDriver方法3.5 processLine方法3.6 processCmd方法3.7 processLocalCmd方法3.8 qp.ru
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2023-10-05 19:57:20
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MR读取Hive是一个在大数据处理和分析领域中非常常见的问题。在这个博文中，我将详细记录解决“MR读取Hive”问题的过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化六个方面，来帮助开发者们更好地理解和应对相关挑战。
## 版本对比
对于MR读取Hive的版本，我们通常会关注不同版本之间的兼容性与特性。以下是一个版本特性对比表，展示了Hive的不同版本在MR读取方面的变化
[size=medium]hive就是一个将hiveql(其实是sql的子集或者说一点点的超集)语句转化为一系列可以在Hadoop集群上运行的MR的工具，通常在客户端执行 hive 命令（淘宝有ide，所以不用安装hive啦 :wink: ）然后输入 SQL 语句后， hive 将 SQL 语句生成多个 MR 的 job ，然后将这些 job 提交给 ha
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2024-05-20 21:27:13
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hive mr关系
在大数据处理领域，Hive和MapReduce的关系是理解分布式数据处理的关键。本篇博文将详细阐述如何解决“Hive与MapReduce的关系”问题，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比与进阶指南，帮助读者更加深入地了解这一主题。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[安装Hadoop]
A --> C[
# Hive、MapReduce与Tez的简要介绍
在大数据处理的领域中，Apache Hive、MapReduce和Apache Tez是三种十分重要的技术。它们在数据处理上相辅相成，形成了一个强大的数据分析生态系统。本文将对它们进行简要的介绍，并通过代码示例，帮助读者更好地理解这些技术如何协同工作。
## 什么是Hive？
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，主要
原创
2024-08-24 08:07:03
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C语言中的“EOF”前言一、EOF的含义二、EOF的应用1.数字输入2.字符输入三、总结 前言本片blog主要针对牛客网初学者编程训练中的几道题，来说一下EOF的使用，比较浅显易懂啊！提示：以下是本篇文章正文内容，主要分两部分展示，第一部分简单说一下EOF是什么，以及用EOF干什么；第二部分则摘取练习中几道典型例题给讲一讲，好！我们开始。一、EOF的含义 EOF的全称为End Of Fi
# MR原理与Hive的结合
在现代大数据处理中，"MapReduce"（简称MR）原理是一个重要的计算模型，它通过将数据处理任务分解为多个独立的子任务来提高处理效率。而Hive则是在Hadoop生态系统中，为用户提供一种类似SQL的查询语言，方便用户以更高层次的抽象来进行大数据分析。本文将深入探讨MR原理与Hive的结合使用，并通过示例代码进行阐述。
## 什么是MapReduce
Map
