在Yarn平台上可以运行多个计算框架，如：MR，Tez，Storm，Spark等计算框架。 2.3 MapReduce（分布式离线计算框架） MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现。...Tez并不直接面向最终用户——事实上它允许开发者为最终用户构建性能更快、扩展性更好的应用程序。Hadoop传统上是一个大量数据批处理平台。但是，有很多用例需要近乎实时的查询处理性能。...Tez的目的就是帮助Hadoop处理这些用例场景。...Tez项目的目标是支持高度定制化，这样它就能够满足各种用例的需要，让人们不必借助其他的外部方式就能完成自己的工作，如果 Hive和 Pig 这样的项目使用Tez而不是MapReduce作为其数据处理的骨干...Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的HiveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和Logic
这是因为所有SQL-on-Hadoop系统都在不断发展，因此格局逐渐变化，以前的基准测试结果可能已经过时。此外，基准测试中使用的硬件可能只支持某些系统，而可能根本没有配置任何系统来获得最佳性能。...测试的结果 在测试中，我们使用Beeline或Presto客户端从TPC-DS基准提交99个查询。...分析完成的查询数 我们计算成功返回答案的查询数： ? ? 测试汇总： • 在Red集群上， Hive on Tez 3.1.0和SparkSQL 2.2.0完成了所有103个查询的执行。...Hive引擎的性能（LLAP,Hive on Tez）基本上是Spark的4-5倍。 • 在Indigo集群上，HDP 3.0.1的Hive-LLAP是最快的系统。...Indigo集群的结果对于Hive-LLAP和Hive on Tez之间的比较特别重要，因为两个系统都基于相同版本的Hive，即Hive 3.1.0。
Hive在默认不配置权限管理的情况下不进行权限验证，所有的用户在Hive里面都是超级管理员，即使不对特定的用户进行赋权，也能够正常查询。...在我测试的很多复杂的 SQL，Tez 的都比 MapReduce 快很多，快慢取决于 SQL 的复杂度。执行简单的 select 等并不能体现 tez 的优势。...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。...在我 们的测试中，Hive on Spark在Standalone和Spark on YARN的集群上都能正常工作（需要动态添加Jar包的查询在yarn-cluster模式下还不能运行，请参考HIVE-...例如，设置spark.executor.instances = 280。对于基准测试和性能测量，强烈建议这样做。
共享的Hive Metastore Hive Metastore（HMS）可与多个引擎（例如Impala和Spark）互操作，从而简化了引擎与用户数据访问之间的互操作。...Hive 3通过以下方式针对对象存储（例如S3）进行了优化： Hive使用ACID来确定要读取的文件，而不是依赖于存储系统。 在Hive 3中，文件移动比在Hive 2中减少。...默认情况下，CDP数据中心在HDFS中打开ACL，为您提供以下优势： 授予多个组和用户特定权限时增加了灵活性 方便地将权限应用于目录树，而不是单个文件 事务处理 您可以利用以下事务处理特性来部署新的Hive...您几乎没有执行HMS或仅在云中进行HMS的配置。 Spark集成 在某些情况下，Spark和Hive表可以使用Hive Warehouse连接器进行互操作。...在CDP公共云上运行的Hive交互式查询满足了低延迟、可变参数基准，Hive LLAP在15秒或更短的时间内响应了该基准。LLAP使应用程序开发和IT基础结构能够运行返回实时或接近实时结果的查询。
随着技术的不断进步，Hive的执行引擎也从最初的MapReduce一种，发展出Hive on Spark、Hive on Tez等。尤其是运行在Tez框架上的Hive，其性能有了长足改进。...Spark基本的数据结构是RDD，一个分布于集群节点的只读数据集合。传统的MapReduce框架强制在分布式编程中使用一种特定的线性数据流处理方式。...成熟的基于Hadoop的SQL系统需要支持和正确执行多数此类查询，以解决各种不同分析工作场景和使用案例中的问题。图1所示的基准测试是通过TPC-DS中的99个模板生成的111个查询来执行的。...图2 （4）与Hive的性能比较 图3是我在自己的实验环境中所做的，HAWQ与Hive查询性能对比图。对于不同查询，HAWQ比Hive快4-50倍。...测试具体的软硬件环境、数据模型、数据量、查询语句等参见HAWQ与Hive查询性能对比测试。 ? 图3 三、适合DBA的解决方案 当初HAWQ最吸引我的地方是它支持SQL过程化编程。
使用有向无环图（DAG）的表达式和数据传输原语，在Tez而不是MapReduce上执行Hive查询可以提高查询性能。...Hive 3通过以下方式针对对象存储（例如S3）进行了优化： Hive使用ACID来确定要读取的文件，而不是依赖于存储系统。 在Hive 3中，文件移动比在Hive 2中减少。...默认情况下，CDP私有云基础版打开HDFS中的ACL，为您提供以下优势： 在授予多个用户组和用户特定权限时，增加了灵活性 方便地将权限应用于目录树，而不是单个文件 ?...解析、编译和执行操作在Hive on Tez中进行。Beeline支持Hive CLI支持的许多命令行选项。...在公有云上，您几乎不需要配置或者很少的配置HMS。 ? 整合Spark Spark和Hive表使用Hive Warehouse Connector进行互操作。
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】...可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用这四个系统中的一个在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。...语法，而且Shark使用了Hive的API来实现query Parsing和 query Plan generation，仅仅最后的Physical Plan execution阶段用Spark代替Hadoop...同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询 和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用； 5) Driver：Shark在Hive的CliDriver基础上进行了一个封装...虽然Stinger也对Hive进行了较多的优化与加强，Stinger总体性能还是依赖其子系统Tez的表现。
但是，CDW使几个SQL引擎可用，带来了更多的选择同时带来了更多的混乱。让我们探索CDP上CDW中可用的SQL引擎，并讨论哪种是针对正确用例的正确SQL选项。 如此多的选择！Impala？...对于物联网（IoT）数据和相关用例，Impala与流解决方案（如NiFi，Kafka或Spark Streaming）以及适当的数据存储（如Kudu）一起可以提供不到十秒的端到端管道延迟。...因此，Hive LLAP非常适合作为企业数据仓库（EDW）解决方案，在该解决方案中，我们将遇到许多需要长时间进行的长时间运行的查询，这些查询需要进行大量转换，或者在海量数据集的表之间进行多次联接。...Spark SQL Spark是一种通用的高性能数据引擎，旨在支持分布式数据处理，并且适用于各种用例。有许多用于数据科学和机器学习的Spark库，它们支持更高级别的编程模型以加快开发速度。...将其与MLlib结合使用，我们看到许多客户都喜欢Spark来进行数据仓库应用程序的机器学习。凭借高性能、低延迟和出色的第三方工具集成，Spark SQL为在编程和SQL之间切换提供了最佳环境。
Hive3相对Hive1更新特别多，比如支持全新的ACID v2机制，并且底层使用Tez和内存进行查询，相比MR的方式性能提升超过10倍，支持物化视图以及语法使用扩充等等。...HMS支持多个计算引擎（例如Impala和Spark）的交互操作。HMS简化了各种引擎之间的访问和用户数据访问。...在公有云中，Hive将HDFS只用于存储临时文件。Hive 3通过以下方式针对对象存储（例如S3）进行了优化： 1.Hive使用ACID来确定要读取的文件，而不是依赖于存储系统。...3.需要采取的行动 执行以下一项或多项操作： a)升级过程会将CDH中的Hive内部表转换为外部表。你必须更改脚本以创建用例所需的表类型。...代替Ranger策略，你可以使用HDFS ACL来检查HDFS权限更改并进行必要的更改。 在Ranger中，你根据用例为多个组和用户提供特定的权限。你将权限应用于目录树，而不是处理单个文件。
1.Tez简介 Tez 是支持 DAG 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升 DAG 作业的性能。...节点（Vertex）——定义用户逻辑以及执行用户逻辑所需的资源和环境。一个节点对应任务中的一个步骤。 边（Edge）——定义生产者和消费者节点之间的连接。...) 看一个简单的示例，明白SQL、Session 、application、dag、queryid、Container、Task以及日志中的Map 和reduce之间的关系。...可以结合该参数用 --ContainerId 来获取记录元数据特定的容器，或 --nodeAddress 获取日志所有的元数据容器上的特定点管理器。...的性能有显著提升，也有更为合理资源管理，同样因为资源复用与DAG导致的Hive on Tez 的运行时出现问题了查看日志更为复杂，相信通过本文的分析可以对大家在排查Hive on Tez问题时有所帮助
《Hive重点难点：Hive原理&优化&面试(上)》 Hive计算引擎 目前Hive支持MapReduce、Tez和Spark 三种计算引擎。...3．通用性 Spark针对实时计算、批处理、交互式查询，提供了统一的解决方案。...所以在实际工作中，Spark在批处理方面只能算是MapReduce的一种补充。 4．兼容性 Spark和MapReduce一样有丰富的产品生态做支撑。...企业级性能优化 Hive性能问题排查的方式 当我们发现一条SQL语句执行时间过长或者不合理时，我们就要考虑对SQL进行优化，优化首先得进行问题排查，那么我们可以通过哪些方式进行排查呢。...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。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Hadoop生态系统主要包括：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume、ZooKeeper、Mahout、Spark、Storm、Shark、Phoenix、Tez、Ambari。...Hive：用于Hadoop的一个数据仓库系统，它提供了类似于SQL的查询语言，通过使用该语言可以方便地进行数据汇总，特定查询以及分析存放在Hadoop兼容文件系统中的大数据。...Sqoop：为高效传输批量数据而设计的一种工具，用于Apache Hadoop和结构化数据存储库如关系型数据库之间的数据传输。...Shark：即Hive on Spark，一个专门为Spark打造的大规模数据仓库系统，兼容Apache Hive。无需修改现有的数据或者查询，就可以用100倍的速度执行Hive QL。
我将在本篇文章进行补充。 Hive工作原理和运行架构 你可以在官网中找到Hive的架构和运行图： ? ?...ThriftServers：提供JDBC和ODBC接入的能力，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。...我上面讲的HiveSQL转化为MR任务的过程只适用于Hive3.0以下版本。在Hive3.0+版本中这个默认执行引擎被替换成了Tez。 为什么抛弃MR任务？...Tez很早就已被Hortonworks用于Hive引擎的优化，经测试，性能提升约100倍。 ? 在Hive3.0中，Hive终于将执行引擎切换到了Tez。Hive终于不在那么慢了。...Spark on Hive的支持 Spark通过Spark-SQL使用Hive 语句，操作Hive，底层运行的还是Spark rdd。在很多大公司，都实现了对Spark on Hive的支持。
总的来说，Hive on Spark的设计思路，是重用Hive逻辑层面的功能，从生成物理计划开始，提供一整套针对Spark的实现，比如SparkCompiler、SparkTask等，最终实现Hive查询作为...Hive on Spark设计原则 ①尽可能少改动Hive的代码，从而不影响Hive目前对MapReduce和Tez的支持。...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。 ②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。...Hive on Spark架构设计 ①新的计算引擎 Hive的用户可以通过hive.execution.engine来设置计算引擎，该参数可选的值为mr和tez。...我们可以使用Spark提供的Accumulator来实现该功能。 ⑦测试 除了一般的单元测试以外，Hive还提供了Qfile Test，即运行一些事先定义的查询，并根据结果判断测试是否通过。
测试分两个阶段： 对于复杂场景SQL，主要做了正确率的对比：Hive3 on Tez的正确率约为50%，Hive3 on MR的正确率约为70%，Hive3 on Spark2的正确率为100%(需要关闭...从执行时长来看，Spark SQL执行时长和Hive3 on Tez在一个数据量级，但Spark SQL资源消耗大概在Hive3 on Tez(限制了并行度)的1/3。...在谨慎评估正确率和执行效率后，大数据团队决定首先使用Hive3 on Spark2作为紧急替换Tez的计算引擎，随后选用 Spark 3.2.1 作为长期支持的计算引擎，逐步将Hive SQL切换成 Spark...遇到问题 得益于Spark3性能的提升和AQE机制，性能上很少遇到问题。...不过，雪球数据团队在测试和切换过程中，遇到一些问题，其中大部分都是兼容性问题，下面进行逐一介绍： Spark SQL无法递归子目录以及无法读写自己的问题 当Hive表数据存放在多级子目录时，Tez、MR
前面已经讨论了Hive和Impala，本节先介绍一下SparkSQL，然后从功能、架构、使用场景几个角度比较这三款产品的异同，最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告...可以通过SQL和数据集API与Spark SQL交互，但无论使用何种语言或API向Spark SQL发出请求，其内部都使用相同的执行引擎，这种统一性方便开发者在不同的API间进行切换。...Hive、SparkSQL、Impala性能对比 （1）cloudera公司2014年做的性能基准对比测试，原文链接：http://blog.cloudera.com/blog/2014/09/new-benchmarks-for-sql-on-hadoop-impala...： 21个节点上的数据量为15T 测试场景取自TPC-DS，一个开放的决策支持基准（包括交互式、报表、分析式查询） 由于除Impala外，其它引擎都没有基于成本的优化器，本测试使用的查询都使用SQL-...92标准的连接 采用统一的Snappy压缩编码方式，各个引擎使用各自最优的文件格式，Impala和Spark SQL使用Parquet，Hive-on-Tez使用ORC，Presto使用RCFile。
如MySQL具有 InnoDB存储引擎和有SQL的执行能力；如Hive 有多种数据类型、内外表（且这么叫）的管理能力，且能利用MR、TEZ执行HQL。...他不像SparkSQL可以配置把溢出的数据持久化到磁盘，Presto是完完全全的内存计算； 3.高性能：低延迟高并发的内存计算引擎，相比Hive（无论MR、Tez、Spark执行引擎）、Impala 执行效率要高很多...2.Ad-Hoc查询：数据分析应用、Presto 根据特定条件的查询返回结果和生成报表。 3.ETL：因支持的数据源广泛、可用于不同数据库之间迁移，转换 和 完成 ETL 清洗的能力。...数据源为例，在终端输入： ....3.Presto 是完全基于内存的并行计算，他不像 Hive MR/TEZ 需要把中间数据写盘、Spark 需要把溢出的数据写盘，Presto 是完全假设数据能有效的放入内存。
该向导将指导您完成以下步骤： 解决 Spark2 替代方案优先级 - 仅适用于 CDH5 添加 Tez 服务——这是 Hive 3 所必需的。...添加新的 Solr 服务——Ranger 需要一个专门的 Solr 来处理审计日志。 注意：这与运行以业务为中心的用例的其他 Solr 实例在单独的端口上运行。...在 Tez 服务上添加 Hive – 注意：HiveServer2 角色已移至此服务，不应再在 Cloudera Manager 中的 Hive 服务下访问。...这些步骤将帮助系统为最终测试和验证做好准备，它们涵盖了额外的配置和运行时更改，以了解您的 CDP 集群。查看CDH5和CDH6升级后文档以了解每个版本所需的特定任务。...应注意确保在较低的环境中测试应用程序和工作负载，并在生产之前消除任何不兼容性。
对于较小的数据集，这种性能技术可能不是必需的，但是为长期运行做一些额外的调优总是好的。 在本文中，我将讨论如何解决这些问题和性能调优技术，以提高 Hive 表的数据访问速度。...与 Cassandra 和 Spark 等其他大数据技术类似，Hive 是一个非常强大的解决方案，但需要数据开发人员和运营团队进行调优，才能在对 Hive 数据执行查询时获得最佳性能。...首先，需要对数据进行分区。数据分区最基本的方法是按天或小时划分。甚至可以同时拥有按天和按小时的分区。在某些情况下，在按天划分的分区里，你还可以按照国家、地区或其他适合你的数据和用例的维度进行划分。...合并作业的工作机制 有几种方法可以合并文件。这主要取决于数据写入的位置。下面我将讨论两种不同的常见的用例。...= true;Set hive.execution.engine=tez; 技术实现 现在，让我们用一个示例场景，一步一步地进行展示。
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