hive的性能调优一.严格模式通过设置以下参数开启严格模式： >set hive.mapred.mode=strict;【默认为nonstrict非严格模式】 查询限制： 1.对于分区表，必须添加where查询条件来对分区字段进行条件过滤。 2.order by语句必须包含limit输出限制。 3.限制执行笛卡尔积的查询。二、Hive开启本地模式执行0.7版本
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2023-07-14 12:55:36
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文章目录MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（2）逻辑处理接口：Mapper（3）Partitioner分区（4）Comparable排序（5）Combiner合并（6）逻辑处理接口：Reducer（7）输出数据接口：OutputFormat MapReduce开发流程（1）输入数据接口：InputFormat（1）默认使用的实现类是：TextInputForma
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2024-04-08 12:00:59
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MapReduce调优一、调优的目的充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。
复制代码二、调优的总体概述从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，
复制代码其中mapper阶段包括：(1)数据的读取、(2)map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，而r
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2024-03-11 09:16:32
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MapReduce由Mapper和Reucer组成，Mapper负责处理每行数据，Reducer处理相同Key的一组数据。 MapReduce运行是由Driver中的job通过submit()进行作业提交，submit()包含与集群建立连接和提交作业的过程，在提交作业时会进行切片，默认的切片方法是使用的TextInputFormat，它进行切片时根据文件的大小进行切割，默认切割规则是否达
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2023-09-26 10:24:24
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## 如何指定Hive资源队列
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“指定hive资源队列”。这篇文章将会指导你如何完成这个任务，以及每一步所需的代码和操作说明。
### 整体流程
首先，让我们来看一下完成这个任务的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 修改Hive配置文件 |
| 2 | 重启Hive服务 |
接下来，我们将
原创
2024-05-21 06:41:58
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# 通过Hive SQL 指定资源池
在大数据处理领域，资源管理是非常重要的一环。为了更好地管理和利用集群资源，Hive 提供了资源池（Resource Pool）的概念。资源池可以帮助我们对不同的任务进行分类和分配资源，以确保系统能够高效地运行。
## 什么是资源池？
资源池是一个逻辑概念，它可以用来将集群资源划分为不同的部分。每个资源池都有自己的资源配额，可以限制该资源池可以使用的内存、
原创
2024-06-28 04:27:54
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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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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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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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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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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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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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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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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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本来是要整合一下flume和kafka的，结果可能因为配置的问题没成功，等搞定了再写，先了解下pig什么是Apache Pig？Apache Pig是MapReduce的一个抽象。它是一个工具/平台，用于分析较大的数据集，并将它们表示为数据流。Pig通常与 Hadoop 一起使用；我们可以使用Apache Pig在Hadoop中执行所有的数据处理操作。要编写数据分析程序，Pig
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2024-08-06 09:09:26
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目录一.剖析MapReduce作业运行机制二.故障剖析（运行失败）三.shuffle和排序四.MapReduce入门-WorldCount实现（windows开发环境）五.集群运行MR程序（Linux开发环境）本文由深科文库转载-之所以转载，本人确实没有能力写出比这更好的文章了，欢迎朋友支持我的文库www.thinkdoc.vip，刚刚起步，不过我们正在制作高质量和专业的IT文档，同时也欢迎大家提
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2024-03-05 07:20:08
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