这次主要对hive源码包及hive的两种调试方式做了介绍，这篇结束后，整个源码调试环境的搭建已经完成。1、Hive源码包介绍hive三个最重要的组件：serde：这个组件是 hive内置的一些序列化解析类，此组件允许用户自己开发自定义序列化、反序列化文件解析器MetaStore：hive的元数据服务器，用来存放数据仓库中所有表和分区的信息,hive元数据建表sql、升级sql脚本都存放在此目录下q
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2023-09-08 14:37:09
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背景SQLSERVER数据库中单表数据几十亿，分区方案也已经无法查询出结果。故：采用导出功能，导出数据到Text文本(文本>40G)中。因上原因，所以本次的实验样本为：【数据量：61w条，文本大小：74M】选择DataX原因试图维持统一的异构数据源同步方案。（其实行不通）试图进入Hive时，已经是压缩ORC格式，降低存储大小，提高列式查询效率，以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率（
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2023-11-18 22:05:57
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1、首先打开虚拟机，运行一下两条命令打开hadoop：start-dfs.shstart-yarn.sh 2、进入hive目录下，启动metastorehive --service metastore3、使用jdbc访问hive，启动 hiveserver2bin/hive --service hiveserver24、启动 beeline 客户端（需要多等待一会）bin/b
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2023-07-03 16:29:35
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全量数据导入kudu时，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这里默认hive的表都是text格式； 每次导完到临时表，需要做invalidate metadata 表操作，不然后面直接导入kudu的时候会查不到数据; 初始化好数据得执行compute
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2023-07-12 21:13:06
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数据的导入导出1.数据的导入1 load语法：load data [local] inpath '数据的 path' [overwrite] into table
table_name [partition (partcol1=val1,…)];（1）load data:表示加载数据（2）local:表示从本地加载数据到 hive 表；否则从 HDFS 加载数据到 hive 表（3）inpath:
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2023-07-12 09:08:19
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⒈ 调与节拍的输入例如：1=D，对于升号(#)可直接键入该字符，对于降号(b)，可直接输入用小写字母“b” 来代替。插入后，再将其选定，然后在“文字”菜单下的“修饰”里选择“上标”就可以了，例如：1=bG。然后是节拍，如4/4、3/4等，这些都可以直接输入，也可以在数学公式中选择分式来完成。⒉ 乐谱的输入⑴单击“查看”菜单下的“工作栏”，选择“操作向导”，打开操作向导对话框。⑵鼠标点击
用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景，一路踏坑过来，这里分享踏坑经验一开始需要全量导入kudu，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这里默认hive的表都是text格式；每次导完到临时表，需要做invalidate metadata 表操作，不然后面直
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2023-08-18 23:39:08
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一、获取hive 0.11文件 1、直接在apache网站下载release版 2、自己下载源码编译。方法： git clone https://github.com/amplab/hive.git -b shark-0.
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2023-05-22 12:41:08
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hive执行流程 整个流程的第一步，就是cli提交作业给driver，这一步需要通过org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver类。CliDriver类首先看CliDriver类的main方法。org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver
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/**
* 输入参数String[] args不需要分析，是外部命令传进来的
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2023-09-15 21:25:08
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什么是Hive？ 数据仓库：存储、查询、分析大规模数据 SQL语言：简单易用的类SQL查询语言 编程模型：允许开发者自定义UDF、Transform、Mapper、Reducer，来更简单地完成复杂MapReduce无法完成的工作 数据格式：处理Hadoop上任意数据格式的数据，或者使用优化的格式存储Hadoop上的数据，RCFile，ORCFile，Parquest 数据服务：
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2023-07-14 20:21:47
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Hive学习（一）窗口函数源码阅读背景窗口函数执行逻辑代码流转图源码阅读分析PTFOperatorPTFInvocationPTFPartitionTableFunctionEvaluatorrows between窗口范围定义结尾 背景最近计算的指标经常使用到窗口函数，由于数据量级较大，窗口函数执行的耗时较长，想要优化却无从下手，才发觉对窗口函数底层实现原理一无所知，故计划阅读hive窗口函数
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2024-04-14 16:13:06
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Hive源码阅读（1）阅读环境搭建前言：让学习成为一种习惯环境准备Hive源码下载Hive源码目录hive三个最重要的组件：其他组件hive辅助组件编译源码配置Hive本地调试配置IDEA-DEBUG（注意端口和Host）开始Debug，配置成功图片一张，入口类选择了CLi，想看一下具体的源码执行流程 前言：让学习成为一种习惯工作已经两年多了，各种各样的大数据框架也使用过，各种官网也翻了很多，但
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2023-08-11 17:23:22
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Hive 导入 parquet 数据步骤如下：查看 parquet 文件的格式构造建表语句倒入数据一、查看 parquet 内容和结构下载地址命令查看结构：java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parquet |head -n 30查看内容：java -jar parquet-
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2023-10-01 09:30:12
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一、HQL是如何转换为MR任务的1、Hive的核心组成介绍#用户接口：Client
CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）
#元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带
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2023-07-13 16:37:16
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Hive源码解析—之—hive的入口： 初衷：hi，大家好，我叫红门，在hive方面是个菜鸟，现在读hive源码希望能够更了解底层，尤其是hive与Hadoop切换这块。但在读hive源码时发现比Hadoop源码难读一些，虽然Hadoop源码量比较大，但是整体很规范，命名规范，关键地方注释的比较明确。 去年在读和修改Hadoop源码时都感觉比较清晰，可读性比较好一些，往往可以望文生义，可能也
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2023-08-18 22:29:17
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今天上午在公司想通过看Looper的源码理解一下某知识发现进去的是被AS处理过的文件，所以写了这篇博客（找了个没导户所设定的某些条款...
问题导读1.从本地文件系统中通过什么命令可导入数据到Hive表？2.什么是动态分区插入？3.该如何实现动态分区插入？ 扩展：这里可以和Hive中的三种不同的数据导出方式介绍进行对比？Hive的几种常见的数据导入方式 这里介绍四种： （1）、从本地文件系统中导入数据到Hive表； （2）、从HDFS上导入数据到Hive表； （3）、从别的表中查询出相应的数据并导入到Hive表中； （4）、在创建表的
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2023-07-14 11:08:08
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一、impala + kudu一些优化心得用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景，一路踏坑过来，这里分享踏坑经验一开始需要全量导入kudu，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这里默认hive的表都是txt格式；每次导完到临时表，需要做invalidat
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2024-01-26 20:26:57
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本文介绍hive数据导入的一种方法，从文件导入。
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2022-03-25 11:25:57
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1.1hive-import参数使用--hive-import就可以将数据导入到hive中，但是下面这个命令执行后会报错，报错信息如下： sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456 --table person -m 1 --hive-import...
原创
2022-03-23 10:40:46
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