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 #!
原理 1.读取并解析配置文件 2.读取并解析映射信息，创建sessionFactory 3.打开session 4.创建事务Transaction 5.持久化操作 6.提交事务 7.关闭session...他很大程度的简化DAO层的编码工作 3. hibernate使用Java反射机制，而不是字节码增强程序来实现透明性。 4. hibernate的性能非常好，因为它是个轻量级框架。
Eureka 工作原理 上节内容为大家介绍了，注册中心 Eureka 产品的使用，以及如何利用 Eureka 搭建单台和集群的注册中心。...再来看看 Eureka 集群的工作原理。...Eurka 工作流程 了解完 Eureka 核心概念，自我保护机制，以及集群内的工作原理后，我们来整体梳理一下 Eureka 的工作流程： 1、Eureka Server 启动成功，等待服务端注册。...总结 讲了 Eureka 核心概念、Eureka 自我保护机制和 Eureka 集群原理。...通过分析 Eureka 工作原理，我可以明显地感觉到 Eureka 的设计之巧妙，通过一些列的机制，完美地解决了注册中心的稳定性和高可用性。
同时很多的处理工作可以在发出请求的客户端机器上完成，所以 Web 服务器的处理时间也减少了。...3.AJAX 的工作原理 Ajax 的工作原理相当于在用户和服务器之间加了—个中间层(AJAX 引擎),使用户操作与服务器响应异步化。...也可以把以前的一些服务器负担的工作转嫁到客户端，利于客户端闲置的处理能力来处理。
SSL 是一个安全协议，它提供使用 TCP/IP 的通信应用程序间的隐私与完整性。因特网的 超文本传输协议（HTTP）使用 SSL 来实现安全的通信。
SpringMVC的工作原理图： ? SpringMVC流程 1、 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet。...在将SpringMVC之前我们先来看一下什么是MVC模式 MVC：MVC是一种设计模式 MVC的原理图： ?...SpringMVC的原理图： ?...看到这个图大家可能会有很多的疑惑，现在我们来看一下这个图的步骤：（可以对比MVC的原理图进行理解） 第一步:用户发起请求到前端控制器（DispatcherServlet） 第二步：前端控制器请求处理器映射器
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。
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!
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