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hive核心基本概念

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xmt1139057136/article/details/82785696 1.什么是hive 基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储, hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 2.hive和Hadoop关系 Hive利用HDFS存储数据,利用MapReduce查询数据 3.hive和传统数据库的区别 总结:hive具有sql数据库的外表,但应用场景完全不同,hive只适合用来做批量数据统计分析 4.hive数据的存储 1、Hive中所有的数据都存储在 HDFS 中,没有专门的数据存储格式(可支持Text,SequenceFile,ParquetFile,RCFILE等) 2、只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔...

SparkSQL自适应执行

阿里云EMR-3.13.0版本的SparkSQL支持自适应执行功能。 解决哪些问题 SparkSQL自适应执行解决以下问题: shuffle partition个数 目前SparkSQL中reduce阶段的task个数取决于固定参数spark.sql.shuffle.partition(默认值200),一个作业一旦设置了该参数,它运行过程中的所有阶段的reduce个数都是同一个值。 而对于不同的作业,以及同一个作业内的不同reduce阶段,实际的数据量大小可能相差很大,比如reduce阶段要处理的数据可能是10MB,也有可能是100GB, 如果使用同一个值对实际运行效率会产生很大影响,比如10MB的数据一个task就可以解决,如果spark.sql.shuffle.partition使用默认值200的话,那么10MB的数据就要被分成200个

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