语句，如下： [xxa06ijg1r.jpeg] 本文主要介绍三种方式来获取Hive正在执行或者已结束的的MapReduce作业的SQL语句，一种是通过MapReduce API获取执行作业的xml配置文件.../jobs/job_1519613953021_0029/conf > a.xml （可左右滑动） [wzdxichp6d.jpeg] 3.通过hive.query.string属性过滤查看a.xml文件...[bljuptg27s.jpeg] 通过获取接口获取运行中Hive作业可以查看到Hive的SQL语句，该信息对应到HDFS的/user/$USER/.staging/$JOBID/job.xml文件中....ap-southeast-1.compute.internal:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs/job_1519613953021_0029/conf > b.xml...Hive作业，点击箭头可以展开查看完整的SQL，并察看查询的基本统计信息 [5516gqj62r.jpeg] 4.通过Cloudera Manager的API接口获取 ---- 1.在命令行执行如下命令获取作业详细信息
MapReduce 实现 SQL 的原理 SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age; 实现过程： 2....Hive 的架构 Hive 能够直接处理我们输入的 SQL 语句（Hive SQL 语法与 标准SQL 略有差异） 3....Hive join 操作 SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);
（如下图） 找到源代码，并copy到本地 首先进入shell，在cmd内输入 adb shell 输入 su (切换到超级用户） 输入 cd /data/data/com.tencent.mm/MicroMsg...可以参考日期，也就是你第一次打开这个小程序的日期（或者这个小程序更新的日期）如果无法确定的话，也可以把所有的文件夹的小程序源代码弄出来。。。...（也就是具体源代码位置 输入 ls -ll 找到时间为最近并且后缀是wxapkg的文件 cp _1123949441_93.wxapkg /sdcard/ （把刚才找到的文件copy到根目录...表示把上面找到的文件copy到电脑上 这个 _1123949441_93.wxapkg 是上面找到的名字 解包 在上面我们已经把小程序的源代码下载到本地了 后面就是解包了，先到https://github.com...copy到本地的位置） 然后就是执行这个python文件 python wxapkg_unpack.py 然后就可以看到已经生成源代码了 总结 上面，我们就已经获取到微信小程序的源代码了，至于后续怎么做
当你想在你的数据上做一些转换，并且不想编写MapReduce jobs就可以用Pig....如果你有数据仓库的需求并且你擅长写SQL并且不想写MapReduce jobs就可以用Hive代替。...MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。...Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。 介绍： 一、什么是hive？？？...、执行器完成HQL查询语句从语法分析，编译，优化以及查询计划的生成，生成的查询计划存储在HDFS中，并随后被mapreduce调用执行 Hadoop：用 HDFS 进行存储，利用 MapReduce 进行计算
除此之外，Hive还支持 WUI 访问 Hive内部执行流程：解析器（解析SQL语句）、编译器（把SQL语句编译成MapReduce程序）、优化器（优化MapReduce程序）、执行器（将MapReduce...知晓了架构，我们接下来通过一条常见的 SQL 语句，来看看 Hive 是如何将其转换成 MapReduce 来计算的。...值得注意的是，有些 HiveQL 语句不会被 Hive 转化成 MapReduce 作业，Hive 只会从 DataNode 将数据获取到了之后，按照顺序依次输出。...有 2 张表，一张 是 page_view 页面浏览记录表，一张是 user 用户表 如果我想收集到每个页面浏览用户的age信息，该如何获取。...所以我们如果打开 Hive 的源代码，看 join 相关的代码，会看到一个两层 for 循环，对来自两张表的记录进行连接操作。
本文主要介绍两种方式来获取Hive正在执行或者已结束的的MapReduce作业的SQL语句，一种是通过MapReduce API获取执行作业的xml配置文件，另一种是通过Cloudera Manager...1534299721148_0845/ws/v1/mapreduce/jobs/job_1534299721148_0845/conf > a.xml image.png 通过hive.query.string...属性过滤查看a.xml文件 image.png 通过获取接口，可获取运行中Hive作业的SQL语句，该信息对应HDFS的 /user/$USER/.staging/$JOBID/job.xml文件.../ws/v1/history/mapreduce/jobs/job_1534299721148_0845/conf > b.xml image.png 通过hive.query.string属性过滤查看...b.xml文件 image.png 通过JobHistory的API接口，可获取Hive历史作业执行SQL语句，该信息对应HDFS的/user/history/done/2018/08/28/000000
第12章 Hive：进阶 12.1 内置函数 为了方便测试Hive的内置函数，需要构造一个类似于Oracle的dual虚表 hive> create table dual(value string);...395_4589036656384871958-1/-ext-10000 Loading data to table default.dual MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage...Total cumulative CPU time: 5 seconds 880 msec Ended Job = job_1503582553611_0003 MapReduce Jobs Launched...Total cumulative CPU time: 6 seconds 10 msec Ended Job = job_1503582553611_0001 MapReduce Jobs Launched...表生成函数 hive> select array(1,2,3) from dual; OK [1,2,3] Time taken: 0.371 seconds, Fetched: 1 row(s) hive
Hive可以被认为是一种编译器，它将SQL（严格来说，Hive查询语言 - HQL，SQL的一种变体）转换为一组Mapreduce / Tez / Spark作业。...这使得Hive成为探索性数据分析的绝佳工具。 基于mapreduce的hive，整个架构图如下： ? driver - 接收查询的组件。...该组件实现了会话句柄的概念，并提供了在JDBC / ODBC接口上的执行和获取数据的api模型。...编译器 - 解析查询的组件，对不同的查询块和查询表达式进行语义分析，最终通过从metastore获取表和分区的信息生成执行计划。...org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecDriver.execute()执行该query的所有jobs 对于每个job都会执行org.apache.hadoop.hive.ql.stats.ClientStatsPublisher.run
MapReduce 如何搞定 复杂查询好难 Join如何实现 为什么要使用Hive...解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。...Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。...表是否分区，如何添加分区，都可以通过Hive-QL语言完成。通过分区，即目录的存放形式，Hive可以比较容易地完成对分区条件的查询。...由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。
Driver组件：该组件包括Parser、Compiler、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HiveQL(类SQL)语句进行解析、编译、优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce...）：Driver借助编译器解析查询，检查语法和查询计划或查询需求； GetMetaData（获取元数据信息）：编译器将元数据请求发送到Metastore（任何数据库）； SendMetaData（发送元数据...逻辑层优化器进行 OperatorTree 变换，合并 Operator，达到减少 MapReduce Job，减少数据传输及 shuffle 数据量； 生成物理执行计划: 遍历 OperatorTree...，翻译为 MapReduce 任务； 优化物理执行计划: 物理层优化器进行 MapReduce 任务的变换，生成最终的执行计划。...大概的原理是： 通过SparkSql，加载Hive的配置文件，获取到Hive的元数据信息 通过SparkSql获取到Hive的元数据信息之后就可以拿到Hive的所有表的数据 接下来就可以通过通过SparkSql
Fetch 任务是 Hive 中执行效率比较高的任务之一。直接遍历文件并输出结果，而不是启动 MapReduce 作业进行查询。...Total cumulative CPU time: 1 seconds 320 msec Ended Job = job_1472052053889_23316306 MapReduce Jobs...none|minimal|more Hive 已经做过优化了，从Hive 0.10.0 版本开始，对于简单的不需要聚合去重的查询语句，可以不需要运行 MapReduce...任务，直接通过查询 HDFS 获取数据: hive> select vid, gid, os from tmp_client_behavior limit 10; OK 60001 A34D4B08788A...Total cumulative CPU time: 850 msec Ended Job = job_201501081639_0046 MapReduce Jobs Launched: Job 0
Hive有UDF：（普通）UDF，用户自定义聚合函数（UDAF）以及用户自定义生表函数（UDTF）。它们所接受的输入和生产的输出的数据行的数量的不同的。...shell中引入该jar包： add jar /home/Strip.jar; 生成函数： create temporary function strip as 'Hive_UDF.Strip'; 使用函数...-15af22075407 Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks determined at compile time...Total cumulative CPU time: 4 seconds 620 msec Ended Job = job_1471250735061_0001 MapReduce Jobs Launched...Total cumulative CPU time: 5 seconds 770 msec Ended Job = job_1471250735061_0002 MapReduce Jobs Launched
Hive作为大数据环境下的数据仓库工具，支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务，非常适合对大量的数据进行全量的查询分析。...本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据： ?...Jobs Launched: Stage-Stage-1: HDFS Read: 248 HDFS Write: 175 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent.../warehouse/test.db/test5 MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage-1: HDFS Read: 600 HDFS Write: 466 SUCCESS...Jobs Launched: Stage-Stage-1: HDFS Read: 794 HDFS Write: 498 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent
在安装和测试hive之前，我们需要把Hadoop的所有服务启动 在安装Hive之前，我们需要安装mysql数据库 --mysql的安装 - (https://segmentfault.com/a/1190000003049498.../lib/ cp -a mysql-connector-java-5.1.23-bin.jar /home/hive/lib/ 在这里我写了一个生成文件的java文件 GenerateTestFile.java...测试，查看t_temp2表里面所有记录的总条数： hive> select count(*) from t_emp2; Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number...seconds, Fetched: 1 row(s) 查询表中age=20的记录总条数： hive> select count(*) from t_emp2 where age=20; Total jobs...Total cumulative CPU time: 26 seconds 80 msec Ended Job = job_1541003514112_0003 MapReduce Jobs Launched
mysql如何获取hive表的元数据信息 说明 1、通过hive的元数据库(通常为Msyql)获得，通过sql的关联即可。...2、获取表名称及表创建时间、库名及库注释，以S_ID作为关联关系获取C_ID，字段名称及字段注释在表中。 实例 SELECT t2....`TYPE_NAME` `column_data_type` -- 字段数据类型 FROM tbls t1 -- 获取表名称及表创建时间 JOIN dbs t2 -- 获取库名及库注释 ON ...C_ID,用以获取字段注释 ON t1.SD_ID = t4.SD_ID -- 以S_ID作为关联关系获取C_ID JOIN columns_v2 t5 -- 字段名称及字段注释都在此表中 ON... t4.CD_ID = t5.CD_ID 以上就是mysql获取hive表的元数据信息，希望对大家有所帮助。
上图的基本流程是： 步骤1：UI 调用 DRIVER 的接口； 步骤2：DRIVER 为查询创建会话句柄，并将查询发送到 COMPILER(编译器)生成执行计划； 步骤3和4：编译器从元数据存储中获取本次查询所需要的元数据...，该元数据用于对查询树中的表达式进行类型检查，以及基于查询谓词修建分区； 步骤5：编译器生成的计划是分阶段的DAG，每个阶段要么是 map/reduce 作业，要么是一个元数据或者HDFS上的操作。...你可以参考： https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html 编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件...，通过限制 ReduceSinkOperator 生成的内容来限制来自 mapper 的输出 减少用户提交的SQL查询所需的Tez作业数量 如果是简单的提取查询，避免使用MapReduce作业 对于带有聚合的简单获取查询...同时，Hive on Spark保证对现有的MapReduce和Tez模式在功能和性能方面不会有任何影响。 对于选择Spark的用户，应使其能够自动的获取Hive现有的和未来新增的功能。
COMPILER：编译器。负责将 SQL 转化为平台可执行的执行计划。对不同的查询块和查询表达式进行语义分析，并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划。...上图的基本流程是： 步骤1：UI 调用 DRIVER 的接口； 步骤2：DRIVER 为查询创建会话句柄，并将查询发送到 COMPILER(编译器)生成执行计划； 步骤3和4：编译器从元数据存储中获取本次查询所需要的元数据...Hive SQL 编译成 MapReduce 过程 编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。...阶段三：生成逻辑执行计划 遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree： Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。...，通过限制 ReduceSinkOperator 生成的内容来限制来自 mapper 的输出 减少用户提交的SQL查询所需的Tez作业数量 如果是简单的提取查询，避免使用MapReduce作业 对于带有聚合的简单获取查询
3.6 MapReduce 任务 MapReduce 任务依然可以使用 Azkaban 进行调度 创建 job 描述文件，及 mr 程序 jar 包 [atguigu@hadoop102 jobs]$.../wordcount/output 将所有 job 资源文件打到一个 zip 包中 [atguigu@hadoop102 jobs]$ zip mapreduce.zip mapreduce.job...adding: mapreduce.job (deflated 43%) 在 azkaban 的 web 管理界面创建工程并上传 zip 包 启动 job 查看结果 ?...3.7 Hive 脚本任务 创建 job 描述文件和 hive 脚本 Hive 脚本：student.sql [atguigu@hadoop102 jobs]$ vim student.sql use...[atguigu@hadoop102 jobs]$ vim hive.job #hive job type=command command=/opt/module/hive/bin/hive -f
hdfs 路径 overwrite： 目标文件夹中的数据将会被删除 没有 overwrite ： 把新增加的文件添加到目标文件夹中，不删除原数据 inpath 后的路径下，不能包含任何文件夹 2....-08_22-41-38_345_1863326332876590299-1/-ext-10000 Loading data to table default.employee MapReduce Jobs...data to table default.employee Loading data to table default.employee1 MapReduce Jobs Launched: Stage-Stage...-2: HDFS Read: 470 HDFS Write: 474 SUCCESS Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec hive (default)> select...从单个查询语句创建表并加载数据 表的模式由 select 生成 hive (default)> create table employee3 > as select id,
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