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Hive metastore整体代码分析及详解

从上一篇对Hive metastore表结构的简要分析中,我再根据数据设计的实体对象,再进行整个代码结构的总结。那么我们先打开metadata的目录,其目录结构: 可以看到,整个hivemeta的目录包含metastore(客户端与服务端调用逻辑)、events(事件目录包含table生命周期中的检查、权限认证等listener实现)、hooks(这里的hooks仅包含了jdo connection的相关接口)、parser(对于表达树的解析)、spec(partition的相关代理类)、tools(jdo execute相关方法)及txn及model,下来我们从整个metadata分逐一进行代码分析及注释: 没有把包打开,很多类?是不是感觉害怕很想死?我也想死,咱们继续。。一开始,我们可能觉得一团乱麻烦躁,这是啥玩意儿啊这。。冷静下来,我们从Hive这个大类开始看,因为它是metastore元数据调用的入口。整个生命周期分析流程为: HiveMetaStoreClient客户端的创建及加载、HiveMetaStore服务端的创建及加载、createTable、dropTable、Al...

Spark高级-广播变量

新的一年,先祝大家狗年旺旺旺。 广播变量 广播变量可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个Spark操作使用。 需求来源 我们都知道Spark分布式程序代码需要传递到Executor的各个task上运行,对于一些只读的数据,各个task需要 从driver端获取数据,这样效率低下,广播变量允许我们将数据提前广播到Exeutor上,task直接到所在的Executor 上获取数据,从而提高效率。 举个例子:只读Map数据10M,有50个executor,1000个task。 默认情况下1000个task有1000个副本 ,需要10*1000 不到10G的数据传输,集群中,消耗10G内存。 使用广播变量,广播到executor上,50个executor,需要10*50 500M的数据传输,大大减少的内存的消耗。 代码示例 1.调用SparkContext.broadcast方法创建一个Broadcast[T]对象。任何序列化的类型都可以这么实现。 2.通过value属性访问改对象的值(Java之中为value()方法) 3.变量只会被发送到各个节点一次,应作为只读...

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