TPC-H是什么 TPC-H是一个决策支持基准（Decision Support Benchmark），由国际事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance...Council）发布的数据库领域权威测试标准之一，是被工业界和学术界普遍认可的决策支持测试标准，也是数据库选型的重要参考指标之一。...X86-64 CentOS 7.8 mdw 64c 256GB SAS, 22T 是 10000Mb/s 2 X86-64 CentOS 7.8 sdw1 64c 256GB SAS, 22T...是 10000Mb/s 3 X86-64 CentOS 7.8 sdw2 64c 256GB SAS, 22T 是 10000Mb/s 4 X86-64 CentOS 7.8 sdw3 64c...256GB SAS, 22T 是 10000Mb/s 测试结果 image.png Query Matrixdb 执行时间（单位：秒） Hive(Tez查询)执行时间 （单位：秒） SQL1
文章来源:http://www.study-java.cn/ 上一篇文章我们使用通过beeline执行一些常规的HQL，今天这一篇文章主要来看如果通过Java将MySQL数据导入到Hive中。...Sqoop 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...而笔者并没有采用这种方式，原因很简单，我的目的是学习Hive，过多的用这些工具会增加了我的学习工具成本，所以我看了Sqoop的原理后，准备模仿一下，简单的 实现数据的导入，过程如下: 连接MySQL 查询导入的数据...调用Hadoop的API将数据存入到HDFS中 将HDFS文件导入到Hive中 查询MySQL数据 这里我查询用户表的用户名称，年，月，日，并将结果集存入ResultSet中 String...之后，笔者发现他和Hadoop的区别在于:Hadoop是操作HDFS，也不是不能存到数据库中，但是我们需要了解Hadoop封装的类，但是Hive虽然也是将数据存入HDFS，但是你只是需要知道HQL操作即可
上文介绍了hdfs集群信息的读取方式，本文说hive 1、先解决依赖 1.2.1 org.apache.hive hive-exec 2、配置文件 这里我们给出一种简单的配置方法，就是直接将hive-site.xml通过添加文件的方式加载到配置 例如，hive-site.xml中的配置如下 ...com.xiaoju.dqa.prometheus.client.hive; import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf; import org.apache.hadoop.hive.metastore.IMetaStoreClient...; import org.apache.thrift.TException; import org.slf4j.Logger; import java.util.List; public class
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。...所以，往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中（如果数据是在HDFS上；但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中）。...外部表： Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据；而如果你要删除内部表...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。...但是Hive到目前也不支持更新（这里说的是对行级别的数据进行更新），不支持事务；虽然Hive支持建立索引，但是它还不能提升数据的查询速度。
概述 1、大数据的发展历程和面临的痛点 2、MatrixDB 超融合时序数据库介绍 3、MatrixDB TPCH是Hive的25.8倍 4、MatrixDB TPCH是Impala + Kudu...（2）Hive 不支持事物，因为没有增删改，所以主要用来做 OLAPc场景。 （3）Hive 延迟较高，一般是用户T+1，甚至是T+N的场景中，不适用于实时分析。...（4）Hive 运行的是 MapReduce 任务，会受很多限制。 在2017年11月,apache宣布Impala晋升为apache顶级项目后大家逐渐开始使用Impala做HDFS查询。...7.8 sdw1 64c 256GB SAS, 22T 是 10000Mb/s 3 X86-64 CentOS 7.8 sdw2 64c 256GB SAS, 22T 是...TPC-B 是数据库行业中使用最广泛，也是最重要的基准测试之一。
Hive 的架构 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） 3....Hive join 操作 SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);
在阅读本文前，建议先阅读前面的文章： 《0741-什么是Apache Ranger - 1》 《0742-什么是Apache Ranger - 2》 《0745-什么是Apache Ranger -...3》 《0800-什么是Apache Ranger - 4 - Resource vs Tag Based Policies》 本文主要介绍Ranger中的Hive Plugin，当你尝试在Hive中创建或修改...实际情况你可能还需要为HDFS，HBase，Kafka安装插件，但本文重点介绍Hive Plugin。 那么什么是插件，它有什么作用呢？...Ranger的Hive插件实际上是在HiveServer2中附上一小段代码，可以执行Ranger策略正常运行所需的额外功能。如下图所示是每个组件之间的关系： ?...，因此Ranger的Hive Plugin实际上是Kafka中“ATLAS_HOOK” Topic的Producer 要使上面两个操作都能执行，需要在Ranger中设置策略以确保hive用户可以写数据到
错误 今天在实验 Flink 连接 hive 的操作，由于 CDH 的 hadoop 是 HA，连接过程中报错如下： Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException...(SecurityUtil.java:378) at org.apache.hadoop.hdfs.NameNodeProxies.createNonHAProxy(NameNodeProxies.java...(DFSClient.java:619) at org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.initialize(DistributedFileSystem.java...$200(FileSystem.java:92) 解决方式 1.配置 HADOOP_CONF_DIR 环境变量 2.flink-conf.yaml 配置 env.hadoop.conf.dir 3.如果是在...idea 中调试，仅仅需要在该项目的环境变量中配置如下： HADOOP_CONF_DIR=/hadoop-conf;HADOOP_USER_NAME=hdfs 其中 /hadoop-conf 中存放的是
但是 RBO 还不够好： 规则是基于经验的，经验就可能是有偏的，总有些问题经验解决不了 不太可能列出所有经验，事实上这些规则也确实是逐渐充实的 Hive 里的 CBO Hive 在 0.14 版本引入了...Hive 的数据是存在 HDFS 上的，所有对 HDFS 上的数据的读写都得经过 HDFS，而不能直接操作磁盘。...Hive 是怎么利用 Calcite 做的 CBO ? Hive 在 0.14 版本终于引入了 CBO，这个在传统关系数据库里几乎是标配的东西。 早期的包结构和依赖的项目名是这样： ?...从名字不难猜出，Hive 是想定义自己的 cost funciton，不想用 Calcite 默认的 cost function。 是有多差啊，还不想用。看一眼，长这样： ?...CBO 相较于 RBO，是一种更加准确和高效的优化方法 Hive 通过 Calcite 灵活的架构，很方便的实现了 CBO 需要明智的收集足够的数据分析结果来帮助 CBO Hive 的代价模型还不够完美
---- Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持，用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件，两种方式在写文件的时候有一些区别： 1....Hive 1.1 without shuffle Hive在通过SQL写文件是通过MapReduce任务完成的，如下面这个例子： hive> insert into table temp.czc_hive_test_write...从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer，由于最终写数据的过程是在reducer中完成，所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。.../czc_spark_test_write/part-00001-0db5ce49-fb85-4c15-bac8-fa2213a03203-c000 col1_value 2 可以发现即使是同一条语句...不同的是，Spark在执行shuffle过程的时候，会为每一个shuffle的key启动一个任务来写数据，上例中的key game_id在源数据source_table的分布情况是共有26个不同的key
文章目录 创建maven项目，导入jar包 创建一个java类 将项目打包，上传到集群上 在hive里添加jar包 使用自定义函数 创建maven项目，导入jar包 .../execution> 创建一个java...类 package com.czxy.hive; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text...在hive里添加jar包 通过 hive 进入hive add jar /opt/mapReduceAndHive-1.0-SNAPSHOT.jar; ?...使用自定义函数 select reflect('com.czxy.hive.UTFtoLowerCase','show','AAA'); ?
也正因如此，Hive实际上是用来做计算的，而不像数据库是用作存储的，当然数据库也有很多计算功能，但一般并不建议在SQL中大量使用计算，把数据库只当作存储是一个很重要的原则。...例如：现在要对三个表A、B、C进行处理，Hive QL是： select T1., T2. from (select id, name from A) T1 join (select id, price...1、使用UDF （a）如果是已经上传到Hive服务器的UDF，可以直接用 create temporary function dosomething as 'net.hesey.udf.DoSomething...五、笛卡尔积 Hive本身是不支持笛卡尔积的，不能用select T1., T2.* from table_1, table_2这种语法。...., T2. from (select * from table1) T1 join (select * from table2) T2 on 1=1; 其中on 1=1是可选的，注意在Hive的Strict
Hive基础02、安装Hive 前置 开启【hdfs】，六个服务都要在。...start-all.sh jps 安装Hive 1、解压【Hive】 tar -zxvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz 由于命名不合适，所以更换一下： mv apache-hive...-2.1.0-bin/ hive 2、修改配置 在“/opt/hive/conf”目录下拷贝“hive-default.xml.template”与“hive-env.sh.template”两个文件...hive-site.xml cp hive-env.sh.template hive-env.sh 3、添加环境变量 vi hive-env.sh export JAVA_HOME=/opt/soft...执行脚本 source /etc/profile.d/hive.sh 6、复制MySQL的驱动包到hive的lib文件夹下 cp /opt/soft/mysql-connector-java-5.1.39
所以 Hive 的本质是「将 HQL 转换成 MapReduce 程序」。...如上图所示： Hive 提供了 CLI（hive shell）、JDBC/ODBC（Java 访问 hive）、WeibGUI 接口（浏览器访问 hive）； Hive 中有一个元数据存储（Metastore...我们需要明白的是：数据库可以用做 online 应用；而 Hive 是为数据仓库设计的。...4.Hive 数据类型 4.1 基本数据类型 Hive 数据类型 Java 数据类型 长度 TINYINT byte 1 byte 有符号整数 SMALINT short 2byte 有符号整数 INT...的原子数据类型是可以进行隐式转换的，类似于 Java 的类型转换，例如某表达式使用 INT 类型，TINYINT 会自动转换为 INT 类型，但是 Hive 不会进行反向转化，例如，某表达式使用 TINYINT
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: ?...Spark对HiveQL所做的优化主要体现在Query相关的操作，其他的依旧使用Hive的原生执行引擎。在logicalPlan到physicalPlan的转换过程中，toRDD是最关键的。...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
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...= 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...： map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata 是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false（自动优化解决思路如下...桶的个数是Reduce的个数。 8.
「银行家舍入法（1~4：舍，6~9：进，5->前位数是偶：舍，5->前位数是奇：进）」 bround(DOUBLE a, INT d) Returns a rounded to d decimal places...「如果 a 是正数则返回 1.0，是负数则返回 -1.0，否则返回 0.0」 e() Returns the value of e....The 'index' parameter is the Java regex Matcher group() method index....See docs/api/java/util/regex/Matcher.html for more information on the 'index' or Java regex group() method...「将字符串 str 按照指定分隔符转换成 Map，第一个参数是需要转换字符串，第二个参数是键值对之间的分隔符，默认为逗号;第三个参数是键值之间的分隔符，默认为"="」 substr(string|binary
放弃不难，但坚持很酷~ 本文主要介绍基于 Kerberos 环境下，如何使用 Java 远程连接 Hive 。...有两种场景，一种是在 Kerberos KDC 所在的主机上，一种是非 Kerberos KDC 所在的主机。以下分这两种场景来创建 Principal 和 Keytab 。...二、拷贝 krb5.conf 与 keytab 文件 Java 程序会用到 krb5.ini 和对应的 principal 文件，其中 krb5.ini 文件的内容是 linux 上 /etc/krb5...:hive2://xxx;principal= 这里的 principal 是固定不变的，其指的 hive 服务所对应的 principal.../java/com/hdp2/project/hive/HiveOperateTest.java
背景 Hive 中集成了 Thrift 服务。Thrift 是 Facebook 开发的一个软件框架，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。...Hive 的 HiveServer2 就是基于 Thrift 的，所以能让不同的语言如 Java、Python 来调用 Hive 的接口。...对于 Java，Hive 提供了 jdbc 驱动，用户可以使用 Java 代码来连接 Hive 并进行一系列操作。...本节将演示如何使用 Java 代码来连接 HiveServer2 一、使用maven创建一个工程 添加pom依赖： org.apache.hive</...的超级用户是hadoop。
Hive是什么？ 由facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计，后称Apache Hive 的开源项目。 Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构。存储用HDFS，计算用MR。...同时Hive还定义了类SQL语言--Hive QL，允许用户进行和SQL相似的操作。他可以将结构化数据的数据文件转化为一张数据表，并提供简单的查询功 能。可以将SQL转化为MapReduce语句。...看看下图hive在Hadoop生态系统中的位置。 ? 接着看下Hive体系结构。 ? Meta store引进元数据。 HDFS和MapReduce。...最原始的数据其实还是在HDFS上，并且在跑一些SQL语句的时候，内部实际上是跑MapReduce。 Client客户端。...下面的话是整体流程。 ? 这里再客户端提交了任务，先读取meta data找到元数据信息，包括存放位置，大小等，然后再放到Driver进行解析，然后放到map reduce上跑。
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