在查询引擎方面Hive有0.13和1.2两个版本，同时重度依赖Presto和Kylin，除此之外，也对DMLC提供了平台性支持。...Federation架构中，NameNode相互独立，NameNode元数据、DataNode中块文件都没有进行共享，如果要进行拆分，需要使用DistCp，将数据完整的拷贝一份，存储成本较高；数据先被读出再写入三备份的过程...另外HDFS为Scheme的路径，不受Federation挂载点影响，也就是说如果对路径进行了namespace拆分后，如果因为代码中的路径或客户端配置没有及时更新，导致流程数据写入老数据路径，那么请求依然是合法但不符合预期的...通过以上三个种手段，对于ETL流程这种不需要编译的代码，可以直接替换，对于MR、Spark作业来说推动修改的成本也有所降低。...，源目录删除的文件和目录会进行删除；这样，可以会每一层的目录进行检测，可以同步目录权限和属主发生的变化，同时也不会产生较大的数据倾斜。
很早以前，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。...#####Hadoop YARN产生背景 直接源于MRv1在几个方面的缺陷： 扩展性受限 单点故障 难以支持MR之外的计算 除此之外，多计算框架各自为战，数据共享困难。...Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。...HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。...HBase和Hive在大数据架构中处在不同位置，HBase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
当一个Job被提交时，JobTracker接受到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。...它提供了一系列的工具，用来进行数据提取、转换、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据机制。...（1）元数据存储 Hive将元数据存储在RDBMS中，有三种方式可以连接到数据库： ·内嵌模式：元数据保持在内嵌数据库的Derby，一般用于单元测试，只允许一个会话连接 ·多用户模式：在本地安装...关键点：Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。Hive中的元数据包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表）、表数据所在的目录等。 ...Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询由MapReduce完成。
借助于Hadoop和HDFS的大数据存储能力，数据仍然存储于Hadoop的HDFS中，Hive提供了一种类SQL的查询语言：HiveQL（HQL），对数据进行管理和分析，开发人员可以近乎sql的方式来实现逻辑...既然Hive表数据存储在HDFS中且Hive采用的是读时验证方式，定义完表的schema会自动生成表数据的HDFS目录，且我们可以以任何可能的方式来加载表数据或者利用HDFS API将数据写入文件，同理...在实际生产环境中，当需要数据仓库之间的迁移时，就可以直接利用api将源库的数据直接写入hive库的表文件中，包括淘宝开源的datax数据交换系统都采用类似的方式来交换跨库数据。...如果索引索引表本身很大，其开销仍然很大，在集群资源充足的情况下，可以忽略使用hive下的索引。 2 Schema设计 没有通用的schema，只有合适的schema。...hive可以通过配置参数在mr过程中合并小文件。
上面的Hudi Storage图描述了一个YYYYMMDDHHMISS格式的提交时间，可以简化为HH:SS。 优化 Hudi存储针对HDFS的使用模式进行了优化。...由于压缩的基本并行单元是重写单个fileId，所以Hudi确保所有数据文件都以HDFS块大小文件的形式写出来，以平衡压缩并行性、查询扫描并行性和HDFS中的文件总数。...然而，根据延迟需求和资源协商时间，摄取作业也可以使用Apache Oozie或Apache airflow作为计划任务运行。...查询路径 commit meta timeline使能够在hdfs上的相同数据同时做读优化视图和实时视图;这些视图允许客户端在数据延迟时间和查询执行时间之间进行选择。...Presto和SparkSQL在Hive metastore表上可以开箱即用，只要所需的hoodie-hadoop-mr库在classpath中。
与 UDF 不同，UDAF 通常需要在多行数据上进行聚合操作，因此其输入参数中包含多行数据。在 HiveQL 查询语句中，可以使用 UDAF 函数对查询结果进行聚合操作。...因为 hive 底层使用 MR 计算架构，数据流是 hdfs 到磁盘再到 hdfs，而且会有很多次，所以使用 orc 数据格式和 snappy 压缩策略可以降低 IO 读写，还能降低网络传输量，这样在一定程度上可以节省存储...内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明的访问。...Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业，这样只需写一次HDFS，且中间节点较少，从而大大提升作业的计算性能。...表被分为4个桶，并按列col1进行分区。 可以使用INSERT INTO语句将数据插入到桶表中。在插入数据时，Hive会根据指定的列对数据进行哈希，然后将其分配到适当的桶中。
缺省值为Apache Avro Hudi存储内核 写Hudi文件 Compaction Hudi对HDFS的使用模式进行了优化。Compaction是将数据从写优化格式转换为读优化格式的关键操作。...当然，在权衡自己业务在时延要求和资源层面的前提下，我们也可以用Apache Oozie或者Apache Airflow来进行离线作业周期性调度。...在默认配置下，Hudi使用一下写入路径： Hudi从相关的分区下的parquet文件中加载BloomFilter索引，并通过传入key值映射到对应的文件来标记是更新还是插入。...读取Hudi文件 commit时间轴元数据可以让我们在同一份HDFS数据上同时享有读取优化的视图和实时视图。客户端可以基于延迟要求和查询性能决定使用哪种视图。...这两种输入格式都可以识别fileId和commit时间，可以筛选并读取最新提交的文件。然后，Hudi会基于这些数据文件生成输入分片供查询使用。
Yarn 主要负责集群的资源的管理，同时也可以进行资源的分配。 Mapreduce分布式计算框架,具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点. HDFS ?...360截图17290506114124152.png HDFS的基本原理，就是将大文件切分为同样大小的数据块（128MB）,进行冗余（3份）存储在不同的机器上。同时调控集群的负载均衡。...，有无元数据，是否嵌套都可以进行操作，而且pig也可以在其他平台上进行使用。...HFile中），在写入MemStore后，由MemStore根据一定的算法将数据Flush到底层HDFS文件中(HFile)，一般而言，对于每个HRegion中的每个Column Family来说，有一个自己的...程序 充分利用了MR分布式并行的特点，充分利用MR容错性 Oozie 如何对这些框架和作业进行统一管理和调度?
HDFS上的数据导出到一个关系数据库中 Sqoop import 使用Sqoop将一个关系数据库中的数据导入到HDFS上 表3-2 Kettle作业中的大数据相关作业项...在本示例中配置Kettle连接HDFS、Hive和Impala。为了给本专题后面实践中创建的转换或作业使用，我们还将定义一个普通的mysql数据库连接对象。 1....并且Impala与HiveQL的语法兼容，因此既可以使用Impala也可以使用Hive进行建立表、发布查询、装载数据等操作。...向HDFS导入数据 用Kettle将本地文件导入HDFS非常简单，只需要一个“Hadoop copy files”作业项就可以实现。...我们在“向Hive导入数据”一节建立的weblogs表上执行聚合查询，同时建立一个新表保存查询结果。新建一个Kettle作业，只有“START”和“SQL”两个作业项，如图3-11所示。 ?
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...内嵌式元存储主要用于单元测试，在该模式下每次只有一个进程可以连接到元存储，Derby是内嵌式元存储的默认数据库。...4）Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据档映射为一张数据库表，并提供简单的sql 查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 ...需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。...（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。 ...（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并（合并同一个分区号的数据），以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。 ...20 mapreduce 优化方法 20.1 数据输入 （1）合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 mr...JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。...那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。例如，可以调整Flume每批次拉取数据量的大小参数batchsize。
文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； ...HDFS写入流程 1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 ...拉取完所有数据后，采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序。在进入Reduce方法前，可以对数据进行分组操作。 ...需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。 ...（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。...Map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()函数并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。...HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。...同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。...impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎。
，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。...配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化...用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。...四、数据查询分析 Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。...使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。
文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； ...HDFS写入流程 1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 ...拉取完所有数据后，采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序。在进入Reduce方法前，可以对数据进行分组操作。...需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。 ...（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
一、产生背景 MR性能差，资源消耗大，如：Hive作业之间的数据不是直接流动的，而是借助HDFS作为共享数据存储系统，即一个作业将处理好的数据写入HDFS，下一个作业再从HDFS重新读取数据进行处理。...很明显更高效的方式是，第一个作业直接将数据传递给下游作业。 ? MR 默认了map和reduce阶段，map会对中间结果进行分区、排序，reduce会进行合并排序，这一过程并不适用于所有场景。...，执行用户逻辑，最后输出； Output: 将Processor提供的数据，进行分区；向下游Input发送事件； Tez的事件驱动机制: Tez中各个组件通过不同类型的Event进行通信。...在Tez中，不同组件通过不同事件类型，进行通信。...优点： 减少作业执行过程中JVM的创建与销毁带来的开销 减小对RM的请求压力 运行在同一container上task之间的数据共享。比如，MapJoin中可以通过共享小表数据的方式，减少资源消耗。
hdfs的高容错性、高伸缩性、高效性等优点让用户可以将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成分布式系统。...违反了HDFS的设计目标 不支持并发写入、文件随机修改：一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写；仅支持数据追加，不支持文件的随机修改 写数据流程 最近距离计算：在HDFS写数据的过程中，NameNode...，比如 antlr；对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 语义是否有误 编译器（Physical Plan）：将 AST 编译生成逻辑执行计划 优化器（Query Optimizer...写数据流程 读数据流程 HBase VS Hive Hive 数据仓库：Hive 的本质其实就是相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系，以方便使用 HQL 去管理查询...延迟较低，接入在线业务使用：面对大量的企业数据，HBase 可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。
无法修改文件 对于上传到HDFS上的文件，不支持修改文件，仅支持追加。HDFS适合一次写入，多次读取的场景。 无法并发写入 HDFS不支持多用户同时执行写操作，即同一时间，只能有一个用户执行写操作。...与 DataNode 交互，读取或者写入数据。 Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭 HDFS。 Client 可以通过一些命令来访问 HDFS。...MapTask 将缓冲区数据快排后写入到磁盘，然后磁盘文件会进行归并排序。 ReduceTask统一对内存跟磁盘所有数据进行归并排序。...4.3.3 公平调度器 Fair Scheduler 支持多队列多用户，每个队列中资源可以配置，同一队列中作业公平共享队列中所有资源。...N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置，通常在10-20之间。 5.2 Map 阶段 减少溢写 Spill 次数，调整循环缓存区大小，减少磁盘IO。
，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。...配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化...用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。...四、数据查询分析 Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。...使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。
可以将关系型数据库的数据导入非结构化的hdfs、hive或者bbase中，也可以将hdfs中的数据导出到关系型数据库或者文本文件中。...使用的是mr程序来执行任务，使用jdbc和关系型数据库进行交互。 import原理：通过指定的分隔符进行数据切分，将分片传入各个map中，在map任务中在每行数据进行写入处理没有reduce。...export原理：根据要操作的表名生成一个java类，并读取其元数据信息和分隔符对非结构化的数据进行匹配，多个map作业同时执行写入关系型数据库 11、Hbase行健列族的概念，物理模型，表的设计原则？...hbase：修改 hbase-env.sh配置java环境变量和是否使用自带的zk hbase-site.xml配置hdfs上数据存放路径，zk地址和通讯超时时间、master节点 regionservers...调优可以通过系统配置、程序编写和作业调度算法来进行。
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