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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...

流式计算与计算抽象化------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记15

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理。所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案。 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联。MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业。 依赖关系的衔接问题 MapReduce作业的输出的数据,写入分布式存储系统的过程称为物化。而通过将中间状态的数据物化,以充分利用中间状态的数据,可以实现作业之间松散的耦合,中间数据可以被其他作业重用,来加快分布式计算的性能。但MapReduce作业只能在前一个作业生产输入之后,后一个作业才能启动,所以整个工作流程的执行才相对缓慢。 无界数据的演算 在生产环境之中,很多数据是无界的,因为它随着时间的推移逐渐产生,这个过程永远不会结束。所以批处理计算必须人为地将数据分割成固定的时间段:例如,在每天结束...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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