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.
学会explain,能够给我们工作中使用hive带来极大的便利!...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。...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。
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《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。...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。...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...Hive性能调优的方式 为什么都说性能优化这项工作是比较难的,因为一项技术的优化,必然是一项综合性的工作,它是多门技术的结合。我们如果只局限于一种技术,那么肯定做不好优化的。
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...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。...Execute Job:在内部,执行作业的过程是一个MapReduce工作。执行引擎发送作业给JobTracker,在名称节点并把它分配作业到TaskTracker,这是在数据节点。...在这里,查询执行MapReduce工作。 Metadata Ops:与此同时,在执行时,执行引擎可以通过Metastore执行元数据操作。
学会explain,能够给我们工作中使用hive带来极大的便利!...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。...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。
写写日常在使用Hive SQL做分析时经常使用的一些函数或者方法 like like用于指定特定的字符串,或结合正则做模糊匹配 select uid from dw.today where tunittype...like '%wew.%' rlike是hive中对like的扩展,将原先多个like才能完成的任务,使用一个rlike就可以搞定。...的语法形式是: A LIKE B,取反的语法形式:NOT A LIKE B select uid from dw.today where not tunittype like '%wew.%' 时间区间 工作中...排序 语法形式: row_number() over (partition by 字段 a order by 计算项 b desc ) rank rank 排序的名称;partition by:类似 hive
**tracker server:**跟踪服务器,主要做调度工作,起负载均衡的作用。在内存中记录集群中所有存储组和存储服务器的状态信息,是客户端和数据服务器交互的枢纽。...本次分享的主要内容包含:FastDFS各角色的任务分工/协作,文件索引的原理设计以及文件上传/下载操作的流程。
.%' rlike是hive中对like的扩展,将原先多个like才能完成的任务,使用一个rlike就可以搞定。...的语法形式是: A LIKE B,取反的语法形式:NOT A LIKE B select uid from dw.today where not tunittype like '%wew.%' 时间区间 工作中...表 spark中运行 工作中,经常将sql和hive结合,然后对数据分析,有时也需要对分析的结果插入hive中,以便稳定的保存。...by '\t' select * from locl.data limit 20;" 批任务 可以在xshell中的hive端执行,或者在shell中跑 hive 端执行 格式:将日志输出到log.txt...中 hive -e "sql代码" >> log.txt 格式:在hive端执行sql文件 hive -f data.hql >> log.txt shell #!
Hi~朋友,点点关注不迷路 摘要 搭建开发测试环境 程序分析 地址、vstart CPU工作原理 精彩预告 1....CPU工作原理 CPU的工作模式分为实模式和保护模式,实模式的最大寻址空间为1M。关于实模式和保护模式在后续我们会讲解。在介绍这两种模式之前,我们还是先讲CPU的工作原理。...本期的CPU工作原理就介绍到这,我是shysh95,我们下期再见!
1、spring原理 内部最核心的就是IOC了,动态注入,让一个对象的创建不用new了,可以自动的生产,这其实就是利用java里的反射,反射其实就是在运行时动态的去创建、调用对象,Spring...Web 模块还简化了处理多部分请求以及将请求参数绑定到域对象的工作。 Spring MVC 框架:MVC 框架是一个全功能的构建 Web 应用程序的 MVC 实现。
明天继续这个系列的系统原理,谢谢大家! 补充: 今天看到论坛上有朋友提出了这样一个问题 : 两个midlet的切换!
使用VLAN的最终目标就是建立虚拟工作组模型,例如,在企业网中,同一个部门的就好象在同一个LAN上一样,很容易的互相访问,交流信息,同时,所有的广播包也都限制在该虚拟LAN上,而不影响其他VLAN的人。...由于普通交换机工作在OSI模型的数据链路层,只能对报文的数据链路层封装进行识别。因此,如果添加识别字段,也需要添加到数据链路层封装中。...下面具体介绍着几种端口的工作原理 2.1 Access端口 这一类端口只有一个唯一的VLAN。通常由于交换机与终端的连接。
、LVS配置 全局配置又包括两个子配置: 全局定义(global definition) 静态IP地址/路由配置(static ipaddress/routes) Keepalived服务VRRP的工作原理...: Keepalived高可用对之间是通过 VRRP进行通信的, VRRP是通过竞选机制来确定主备的,主的优先级高于备,因此,工作时主会优先获得所有的资源,备节点处于等待状态,当主宕机的时候,备节点就会接管主节点的资源
每个Server在工作过程中有四种状态: l LOOKING:当前Server不知道Leader是谁,正在搜寻 l LEADING:当前Server即为选举出来的Leader l FOLLOWING...流程图如下所示: Leader工作流程 Leader主要有三个功能: 1、恢复数据; 2、维持与Learner的心跳,接收Learner请求并判断Learner的请求消息类型; 3、Learner的消息类型主要有...Leader的工作流程简图如下所示: Follower工作流程 Follower主要有四个功能: 1、向Leader发送请求(PING消息、REQUEST消息、ACK消息、REVALIDATE消息);...Follower的工作流程简图如下所示: (微信公众号:IT技术精选文摘, 微信号:ITHK01,欢迎订阅) 对于Observer的流程不再叙述,Observer流程和Follower的唯一不同的地方就是
基本的原理是IP路由过程中对数据包TTL(Time to Live,存活时间)的处理。当路由器收到一个IP包时,会改动IP包的TTL(及由此造成的头部检验和checksum变化)。
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