本篇将接着第三篇文章,在了解Hive运行原理的基础上,分享一些「Hive调优的技巧」。根据侧重点,可以划分为两大方面:代码调优、运行调优。以下将从这两个方面进行展开。
就是假设 Hadoop 使用了 Kerberos 验证,且 Yarn 使用 LinuxContainerExecutor,那么当 NM 以提交 Job 的用户身份启动 Container 时,当前 Container 进程需要进行 Kerberos 验证 么? 如果需要的话,它是 NM 的 keytab 进行验证呢,还是 Job 提交者 keytab 需要安装到所有 NM host 节点上? ---- 你这个是个原理问题吧?如果cm启用kerberos,你提交作业其实不用管这些的呢。 ---- 嗯,是想把底
数据仓库分为离线数仓和实时数仓,但是企业在招聘时大多要求两者都会,进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
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Hive作为Hadoop家族的重要一员,具有学习成本低,开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中,Hive也不负众望,得到了非常高的票数。为此,CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮(博客: http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang )绘制了Hive技术图谱,帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布,速来关注! 我要成为Hive专家团一员,筛选优质内容>>猛戳这里: http://li
《Hadoop大数据技术体系:原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色: 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线,依次介绍相关的大数据技术,涉及数据收集,存储,数据分析以及数据可视化,最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的,最新Hadoop稳定版2.7.x为基础,同时兼介绍3.0版本新增特性及使用,深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践, 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎, 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
大家好,我是梦想家 Alex 。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。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
Hive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。
Hive:以下内容为V3.1版本 ; 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表,并提供类 SQL 查询功能。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。
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、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段,标的类型(表是否为外部表)、表的数据所在目录。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。 4、Driver:驱动器:
新路线图在Spark一章不再以Java,而把Python语言作为第一语言,更适应未来的发展趋势,路线图主要分为六大模块,根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识,查缺补漏!文末送全套视频+源码资料。
spark工作原理 spark运行原理 Spark Streaming Storm的ack是干嘛的 kalfka干嘛的 job提交到yarn上的工作流程 10x+5y+z = n,x+y+z的最小值 ArryList、LinkedList、vector的区别 hashMap HashTable的区别 垃圾回收机制 JVM的工作原理 Hbase的垃圾回收工具 for循环LinkedList 遍历HashMap的并且把某一个值删除 线程 进程 Java中Runnable和Thread的区别Callable C
参考:https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
在日常的处理中发现了Warning: Ignoring non-Spark config property: hive.exec.orc.default.stripe.size这样的一个日志,
数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 hadoop与大数据的关系? 大数据技术正渗透到各行各业。作为数据分布式处理系统的典型代表,Hadoop已成为该领域的事实标准。但Hadoop并不等于
volatile的原理和实现机制 || volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的?
当一个大表和一个或多个小表做JOIN时,最好使用MAPJOIN,性能比普通的JOIN要快很多。另外,MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是:在小数据量情况下,SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中,从而加快JOIN的执行速度。
Hive是较早的SQL on Hadoop系统,对大数据SQL执行有广泛和深远的影响。它最初由Facebook开发,后来成为Apache软件基金会的一个开源项目。用户可以通过SQL来读取、写入和管理存储在分布式存储系统中的大规模数据集。
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table?4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table?5、hive 有哪些复合数据类型?6、hive 分区有什么好处?7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表?11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么?13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN,选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年,北航,每个班级,每科的分数,及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having:今年,清华 1 年级,总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性?2、kafka 数据丢失问题,及如何保证?3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用?6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
HQL是数据分析过程中的必备技能,随着数据量增加,这一技能越来越重要,熟练应用的同时会带来效率的问题,动辄十几亿的数据量如果处理不完善的话有可能导致一个作业运行几个小时,更严重的还有可能因占用过多资源而引发生产问题,所以HQL优化就变得非常重要,本文我们就深入HQL的原理中,探索HQL优化的方法和逻辑。
flink 提供了一个module的概念,使用户能扩展flink的内置对象,比如内置函数。这个功能是插件化的,用户可以方便的加载或者移除相应的module。
序:map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句,将会拿到所有数据到map的客户端,安装jdbc的原理,数据全部缓存在内存中,但是内存没有出现爆掉情况,这是因为1.3以后,对jdbc进行了优化,改进jdbc内部原理,将数据写入磁盘存储了。
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
随着大数据炒的越来越火热,很多大学已经陆续开设了大数据相关课程。0基础学习大数据路线是什么呢?加米谷大数据理论+代码+实战+实操的独有课程体系,下面是加米谷的0基础大数据开发课程大纲:
问题导读 1.如何确定什么版本是稳定版本? 2.本文是如何确定各个版本的? 3.hbase1.x与hive1.x什么情况下是兼容的? 前面一篇写过 hadoop,hbase,hive,zooke
Hive有自己的类SQL,即HQL,它将SQL解析为M/R Job,然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询(UDF)。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事,每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间,这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
Hive出现的背景 Hadoop提供了大数据的通用解决方案,比如存储提供了Hdfs,计算提供了MapReduce思想。但是想要写出MapReduce算法还是比较繁琐的,对于开发者来说,需要了解底层的hadoop api。如果不是开发者想要使用mapreduce就会很困难.... 另一方面,大部分的开发者都有使用SQL的经验。SQL成为开发者必备的技能... 那么可以不可以使用SQL来完成MapReduce的过程呢?—— 答案就是,Hive Hive能够解决的问题 Hive可以帮助开发者从现有的数据基础架构转
hive的一些join操作以及hivejoin操作的优化
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
Driver组件:核心组件,整个Hive的核心,该组件包括Complier(编译器)、Optimizer(优化器)和Executor(执行器),它们的作用是对Hive 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计算框架。
在大数据领域中,Hive是一个常用的数据仓库工具,可以方便地对大规模数据进行管理和分析。当需要将大量数据插入到Hive表中时,我们需要考虑一些优化策略,以提高插入性能和效率。
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》,这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
•个数原则:如果列的个数比较多,建议2 ~ 3个,如果列的个数比较少,建议1个 –列族个数多了,导致比较次数变多,降低性能 –列族个数少了,导致列的比较次数变多,降低性能 •长度原则 :能满足业务需求的情况下,越短越好
hive on spark(版本兼容) 官网https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started
Sqoop并不在这篇文章的范围内,拿出来说的原因是,公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中,其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储, 然后在将文件导入到Hive中,最终删掉临时存储的文件。
找到工作到正式上班之间的这段时间总是惬意的,小史决定利用这段时间把一些经典电影重温一下。
本文承接上一篇:hive_学习_01_hive环境搭建(单机) ,主要是记录 hive 整合hbase的流程
上次,小K 介绍了 MapReduce 框架,大大简化了大数据编程的难度,即使是没有学过分布式技术的开发人员,也能用 MapReduce 开发出大数据分布式计算程序。
原文链接:批流一体数据集成工具 ChunJun 同步 Hive 事务表原理详解及实战分享
上一篇主要写了hive2.1.1源码编译并编译成eclipse项目,这一篇主要写将hive2.1.1源码导入eclipse以及运行hive命令的入口类CliDriver.java。在导入及运行的过程会遇到各种各样的问题,本文写了自己遇到的问题及解决方案。把项目跑起来非常重要,这些都是我们后面分析调试hive编译模块源码的基础。
摘要:本文由社区用户 xrfinbj 贡献,主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项。
最近,NSA和CIA的网络武器都被捅娄子了,4月14日,就在ShadowBroker公布第二批NSA网络大杀器的同一天,维基解密继续公布了Vault7系列名为HIVE(蜂巢)的CIA网络工具相关文档。文档共6份,包括了HIVE的开发使用和配置工作文档等,最早版本记录可追溯到2015年10月。 HIVE是CIA计算机网络行动小组(COG)在执行远程目标任务时使用的一个协助平台,由CIA嵌入式研发部门(EDB)开发,可以提供针对Windows、Solaris、MikroTik(路由器OS)、Linux和AV
在讲解中我们需要贯串一个例子,所以需要设计一个情景,对应还要有一个表结构和填充数据。如下:有 3 个字段,分别为 personId 标识某一个人,company 标识一家公司名称,money 标识该公司每年盈利收入(单位:万元人民币)
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)
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