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Hive初识

背景 mapreduce编程的不变性,开发成本较高。比较死板。 MapReduce is hard to program 【八股文】格式编程,三大部分 No Schema, lack of query lanaguages, eg. SQL(没有库,缺乏查询语言slq等) 数据分析,针对DBA、SQL语句,如何对数据分析 MapReduce编程成本高 FaceBook 实现并开源Hive 如何简化MapReduce的开发??? hive介绍 hive把HDFS、yarn、MapReduce封装了。数据存储在hdfs、转换为MapReduce、运行在yarn上。hive是一个数据仓库。 什么是HIVE? 由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计; Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类SQL查询功能; 构建在Hadoop之上的数据仓库; 使用HQL作为查询接口; 使用HDFS存储; 使用MapReduce计算; 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 灵活性和扩展性比较好:支持UDF,自定义存储格式等; 适合离线数据...

Hive架构优点及使用场景

先阅读初识hive Hive在大数据生态环境中的位置 Hive架构图 client 三种访问方式 1、CLI(hive shell)、command line interface(命令行接口) 2、JDBC/ODBC(java访问hive), 3、WEBUI(浏览器访问hive) Meta store 元数据存储 元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列、分区字段、表的类型(是否是外部表)、表的数据所在的目录等; 默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用采用 MySQL存储Metastore; Driver 包含:解析器、编译器、优化器、执行器; 1、解析器:将SQL字符串转换成抽象语法树AST,这一步一般都用第三方工 具库完成,比如antlr;对AST进行语法分析,比如表是否存在、字段是否 存在、SQL语义是否有误(比如select中被判定为聚合的字段在group by中是 否有出现); 2、编译器:将AST编译生成逻辑执行计划; 优化器:对逻辑执行计划进行优化; 3、执行器:把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说,就 是MR/T...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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