Hive基本架构 ?...Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。 Hive Web Interface（HWI）：Hive客户端提供了一种通过网页方式访问Hive所提供的服务。...这个接口对应Hive的HWI组件。 Hive通过CLI、JDBC/ODBC 或者HWI接收相关的Hive SQL查询，并通过Driver组件进行编译，分析优化，最后变成可执行的MapReduce。...HIVE SQL hive表：分内部表和外部表 内部表：会把hdfs目录文件移动到hive对应的目录。删除表对应的表接口和文件也会一起删除。...Hive SQL执行原理： 大致归三类：select语句、group by 语句、join语句。
基于hive1.1（从hive2.0开始，hive开始基于内存了,底层的实现框架不在基于MR） 1. ?...由客户端提供查询语句，提交给Hive，Hive再交给Driver处理（1，Compiler先编译，编译时要从Metastore中获取元数据信息，生成逻辑计划；2，生成物理计划；3，由Driver进行优化...2.CDH中hive与其他组件如imapla的关系 ?
hive的一些join操作以及hivejoin操作的优化 1. Join原理 ?...User、Order如上，进行Join操作 SELECT u.name, o.orderid FROM user u JOIN order o ON u.uid = o.uid; Hive...上面就是Map Side Join的原理了，可以看出每个Mapper里面都会有一个Small Table Data，这样就可以在Map端完成两张表的Join 默认情况下，25M一下的算小表，该属性由 hive.smalltable.filesize...= true，这样hive会自动判断当前的join操作是否合适做map join，主要是找join的两个表中有没有小表。...= true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true; set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.BucketizedHiveInputFormat
Join如何运行 首先，让我们讨论一下 Join 如何在Hive中运行。Common Join 操作如图1所示被编译为 MapReduce 任务。...使用分布式缓存 Hive-1641 解决了这个扩展问题。优化的基本思想是在原始 Join 的 MapReduce 任务之前创建一个新的 MapReduce 本地任务。...以前，Hive用户需要在查询中给出提示来指定哪一个是小表。例如： SELECT /*+MAPJOIN（a）*/ FROM src1 x JOIN src2 y ON x.key = y.key;。...根据文件大小将Join转换为MapJoin Hive-1642 通过自动将 Common Join 转换为 Map Join 来解决此问题。对于 Map Join，查询处理器应该知道哪个输入表是大表。...25MB是一个非常保守的数字，你可以使用 set hive.smalltable.filesize 来修改。 4.
这通常是物理信息，例如文件名，这些额外信息对我们用处不大； 1. explain 的用法 Hive提供了explain命令来展示一个查询的执行计划，这个执行计划对于我们了解底层原理，Hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助...- Hive SQL底层执行原理 - 本节结构采用宏观着眼，微观入手，从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。...第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程，然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程，第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。...MapReduce 的具体步骤： Join的实现原理 以下面这个SQL为例，讲解 join 的实现： select u.name, o.orderid from order o join user u...数据倾斜解决方案 MapReduce和Spark中的数据倾斜解决方案原理都是类似的，以下讨论Hive使用MapReduce引擎引发的数据倾斜，Spark数据倾斜也可以此为参照。
《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。...Hive存储与压缩 Hive存储格式 Hive支持的存储数的格式主要有：TEXTFILE（行式存储） 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC（列式存储）、PARQUET（列式存储）。...Hive压缩格式 在实际工作当中，hive当中处理的数据，一般都需要经过压缩，前期我们在学习hadoop的时候，已经配置过hadoop的压缩，我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽...实现压缩hadoop需要配置的压缩参数: hive配置压缩的方式: 开启map端的压缩方式: 1.1）开启hive中间传输数据压缩功能 hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate...; 1.4）执行查询语句 select count(1) from score; 开启reduce端的压缩方式 1）开启hive最终输出数据压缩功能 hive (default)>set hive.exec.compress.output
一、Hive 架构 下面是Hive的架构图。...Hive的体系结构可以分为以下几部分 1、用户接口：CLI（hive shell）；JDBC（java访问Hive）；WEBUI（浏览器访问Hive） 2、元数据：MetaStore 元数据包括：表名...这是数据默认存储在Hive自带的derby数据库中，推荐使用MySQL数据库存储MetaStore。 3、Hadoop集群： 使用HDFS进行存储数据，使用MapReduce进行计算。...对于Hive来说默认就是Mapreduce任务。 二、Hive 工作原理 Hive 工作原理如下图所示。...1、ExecuteQuery：操作Hive接口，如命令行或Web UI发送查询驱动程序（任何数据库驱动程序，如JDBC，ODBC等）来执行。
这通常是物理信息，例如文件名，这些额外信息对我们用处不大； 1. explain 的用法 Hive提供了explain命令来展示一个查询的执行计划，这个执行计划对于我们了解底层原理，Hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助...Hive SQL底层执行原理 本节结构采用宏观着眼，微观入手，从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。...第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程，然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程，第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。...MapReduce 的具体步骤： Join的实现原理 以下面这个SQL为例，讲解 join 的实现： select u.name, o.orderid from order o join user u...数据倾斜解决方案 MapReduce和Spark中的数据倾斜解决方案原理都是类似的，以下讨论Hive使用MapReduce引擎引发的数据倾斜，Spark数据倾斜也可以此为参照。
Hive 的查询功能是由 hdfs 和 mapreduce 结合起来实现的，对于大规模数据查询还是不建议在 hive 中，因为过大数据量会造成查询十分缓慢。...Hive 与 mysql 的关系：只是借用 mysql 来存储 hive 中的表的元数据信息，称为 metastore. 1）用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。...其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端， 用户连接至Hive Server。...在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。 WUI是通过浏览器访问Hive。...2）Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。 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（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
进入主页，点击右上角“设为星标” 比别人更快接收好文章 不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！...理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下：...CBO 从 hive 4.0.0 版本开始支持 AST：输出查询的抽象语法树。...从 Hive 2.3.0 开始支持 ANALYZE：用实际的行数注释计划。...从 Hive 2.2.0 开始支持 在 hive cli 中输入以下命令(hive 2.3.7)： explain select sum(id) from test1; 得到结果（请逐行看完，即使看不懂也要每行都看
不懂hive中的explain，说明hive还没入门，学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！...理论 本节将介绍 explain 的用法及参数介绍 HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划,这个执行计划对于我们了解底层原理，hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助 使用语法如下...CBO 从 hive 4.0.0 版本开始支持 AST：输出查询的抽象语法树。...从 Hive 2.3.0 开始支持 ANALYZE：用实际的行数注释计划。...从 Hive 2.2.0 开始支持 在 hive cli 中输入以下命令(hive 2.3.7)： explain select sum(id) from test1; 得到结果（请逐行看完，即使看不懂也要每行都看
Hive简介 Hive是什么 Hive 构建在 Hadoop 之上，提供以下功能： 通过类 SQL 指令轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，例如：提取/转换/加载(ETL)，报告和数据分析。...从如下 Hadoop 生态圈图中可以看出 Hive 所扮演的角色。 Hive如何将结构化的数据文件映射成一张表 结构化的数据文件如何理解？...Hive架构 先来看下Hive的架构图，如下图所示。 为了更好地理解 Hive 的架构图，下图以一个实际的例子作为讲解。...总结： 今天分享的内容包含：Hive是什么，Hive所具有的功能和优点，在 Hadoop 大数据生态圈中所饰演的角色，Hive架构等内容。...了解了 Hive 的基本内容和架构后，后续文章会持续更新 Hive 的相关操作和注意事项，以及在大数据测试过程中关于 Hive 的使用。敬请关注~ end
窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？ 这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 ?...~~~~ 下面，我们来盘一盘window Funtion的实现原理 二、window 实现原理 在分析原理之前，先简单过一下window Funtion的使用范式： select row_number...这里给附上spark sql的执行计划，可以仔细品一下（hive sql的执行计划实在太长，但套路基本是一样的）： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank...`window_test_table`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, [id#164, sq#165, cell_type#166...`window_test_table`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, [id#4, sq#5, cell_type#6, rank
what 定义： 是一种数据仓库架构，建立在hadoop之上 主要作用： 存储、查询、分析存放在HDFS/HBase中的大规模数据 执行原理： Hive有自己的类SQL，即HQL，它将SQL解析为M/...存储原理： hive的数据存储在HDFS上，hive的表其实就是HDFS的目录，hive没有自己的数据存储格式，存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图、索引。...hive默认可以直接加载text文本文件等。创建表时，指定hive的数据的列分隔符与行分隔符，hive即可解析数据。...表： Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似，每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据，这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的hive.metastore.warehouse.dir...由于Hive的元数据需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的，这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。
文章目录 组件模块说明 Hive原理 Hive 架构 用户接口： Client 元数据： Metastore 驱动器： Driver Hive运行机制 组件模块说明 Hive：以下内容为V3.1版本 ；...Hive 处理的数据存储在 HDFS，分析数据底层的实现是 MapReduce，可以简单理解Hive是Hadoop的客户端，提交sql做分析。...Hive原理 Hive会提前将SQL语言中常用的操作（select，where，group等）用MapReduce写成很多模板。将模板封装在Hive中。...Hive 架构 用户接口： Client CLI（command-line interface）命令行方式、 JDBC/ODBC(jdbc 访问 hive)、 WEBUI（浏览器访问 hive） 元数据...对于 Hive 来说， 就是 MR/Spark。 Hive运行机制 建表，通过映射关系(表和HDFS路径)向表中导数据。
在前面的博文里，我已经介绍了 在前面的博文里，我已经介绍了 Hive的执行原理 Hive的执行原理 Hive构建在Hadoop之上 （1） HQL中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由Hive完成的...都是用UTF-8编码的 Hive编译器将一个Hive QL转换操作符。...操作符Operator是Hive的最小的处理单元，每个操作符代表HDFS的一个操作或者一道MapReduce作业。...Operator图，hive正是基于这些图关系来处理诸如limit, group by, join等操作。...Hive QL的操作符 操作符如下： TableScanOperator：扫描hive表数据 ReduceSinkOperator：创建将发送到Reducer端的对 JoinOperator：Join
首先，Hive != SQL，虽然二者的语法很像，但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行，所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。...尽管看起来多了一条Hive QL，但是后两个任务需要扫描的数据将会变得很小。...四、UDF 在Hive中很多时候都需要做一些复杂的计算或者逻辑处理，这时候Hive本身作为一个通用框架没法很好地支持，所以有了UDF（User Defined Function）。...2、编写UDF 编写UDF十分简单，引入hive-exec包，继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，实现evaluate方法即可，方法的输入和输出参数类型就是当你在...Hive中调用时的输入和返回值。
在上一篇文章 简单介绍 HDFS，MapReduce，Yarn 的 架构思想和原理，收获和反响还不错，那本篇内容，我们继续，本篇文章，我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。...基于这样的一个需求场景，Hive 横空出世。 Hive的架构 首先让我们来看下 Hive 的架构 。 Hive可以通过CLI，JDBC和 ODBC 等客户端进行访问。...MapReduce 实现 SQL 的原理 SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age; 就像所展示的一样...Hive函数使用 Hive内部支持大量的函数，可以通过 SHOW FUNCTIONS 查看Hive的内置函数。灵活地运用 Hive 提供的函数能够极大地节省数据分析成本。...热衷于分享大数据基础原理，技术实战，架构设计与原型实现之外，还喜欢输出一些有趣实用的编程干货内容，与阅读心得 …
一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...： set hive.exec.mode.local.auto=true; 注意： hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M 表示加载文件的最大值...对于小表可以直接从从hdfs直接拿到本地计算 2.并行计算 通过设置以下参数开启并行模式： set hive.exec.parallel=true; 注意：hive.exec.parallel.thread.number...= true; （该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join）（默认左边的加载到内存中去） 相关配置参数： hive.mapjoin.smalltable.filesize...sum,count时使用） 通过设置以下参数开启在Map端的聚合： set hive.map.aggr=true; 相关配置参数： hive.groupby.mapaggr.checkinterval
Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下，数据是经过序列化后存储在该目录中。...同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中，如NFS或本地文件系统。...Hive的整体架构图如下: ?...HiveMetastoreCatalog是Spark中对Hive Metastore访问的wrapper.HiveMetastoreCatalog通过调用相应的Hive API可以获得数据库中的表及表的分区...它会通过Hive client来访问MetaStore的元数据。
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