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 #!
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。
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。
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!
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！
HBASE原理 一、原理 1、物理存储 1．hregion hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序，hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region。 ...memstore内存有限，当写入数量达到一定的阈值的时候，就会创建一个新的memstore继续工作，而旧的memstore会用一个单独的线程将数据写出到storefile中，最终清空旧的memstore...LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中，随着小树越来越大，内存中的小树会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。 ? ...数据按照行键切分为多个HRegion，分布在多个RegionServer中，查询大量数据时，多个RegionServer可以一起工作，从而提高速度。...比起hive，hive只是在mapreduce上包了一层壳，本质上还是离线数据的处理的工具，实时查询性能有限，本质上是一个基于hadoop的数据仓库工具，不能支持行级别的新增修改和删除。
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）。
放弃不难，但坚持很酷~ 前言 这篇文章是我之前在自学 MapReduce 的笔记，想着最近再回顾一下 MapReduce 的原理，于是就整理了一下。...如果有人再问你 MapReduce 工作原理的话，可以将上面的话说给他听。
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