《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——3.2节Hive原理-低调大师

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——3.2节Hive原理

2017-05-01 495

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第3章，第3.2节Hive原理，作者张良均　樊哲　赵云龙　李成华　，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

3.2　Hive原理
3.2.1　Hive架构
Hive的架构如图3-2所示。

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从图3-2中可以看到，Hive包含用户访问接口（CLI、JDBC/ODBC、GUI和Thrift Server）、元数据存储（Metastore）、驱动组件（包括编译、优化、执行驱动）。
用户访问接口即用户用来访问Hive数据仓库所使用的工具接口。CLI（command line interface）即命令行接口。Thrift Server是Facebook开发的一个软件框架，它用来开发可扩展且跨语言的服务，Hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用Hive的接口。Hive客户端

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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》——3.3节创建metadataCleaner

本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第3章，第3.3节创建metadataCleaner，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.3　创建metadataCleanerSparkContext为了保持对所有持久化的RDD的跟踪，使用类型是TimeStamped-WeakValueHashMap的persistentRdds缓存。metadataCleaner的功能是清除过期的持久化RDD。创建metadataCleaner的代码如下。 private[spark] val persistentRdds = new TimeStampedWeakValueHashMap[Int, RDD[_]] private[spark] val metadataCleaner =

2017-05-02

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2017-05-02

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