HIVE的MAP/REDUCE原理

最新推荐文章于 2025-08-20 10:30:38 发布
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博客主要围绕Hive的Map/Reduce原理展开，但具体内容缺失。Map/Reduce是Hive重要机制，在大数据处理中有重要作用。
Hive中Map和Reduce阶段的分工
2401_83088008的博客
04-23 727
在Hive查询执行过程中，Map和Reduce阶段有明确的分工，但实际情况要复杂一些。
Hive的ReduceJoin/MapJoin/SMBJoin
someInNeed的博客
03-27 822
Hive中就是把Map，Reduce的Join拿过来，通过SQL来表示。 参考链接：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins 1.Reduce /Common/Shuffle Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大，它会进行把相同key的value合在一起，正好符合我们在sql中的join，然后再去组合，如图所示。 .
hive架构原理简析-mapreduce部分
云计算、分布式架构、K8S、大数据、机器学习、搜索、推荐、广告
12-19 7600
整个处理流程包括主要包括，语法解析（抽象语法树，AST,采用antlr），语义分析(sematic Analyzer生成查询块)，逻辑计划生成（OP tree），逻辑计划优化,物理计划生成（Task tree），以及物理计划执行组成。 下面这张图（不知道是谁画的）简要的说明了整个处理的流程   这里重点说一下物理计划生成，以及执行。 物理计划的生成是根据逻辑操作树（operator）来
MapReduce工作原理图文详解
逸情公子
04-05 5451
                                            MapReduce工作原理图文详解 前言： 前段时间我们云计算团队一起学习了hadoop相关的知识，大家都积极地做了、学了很多东西，收获颇丰。可是开学后，大家都忙各自的事情，云计算方面的动静都不太大。呵呵~不过最近在胡老大的号召下，我们云计算团队重振旗鼓了，希望大伙仍高举“云在手，跟我走”的口号战斗...
Map reduce的执行原理
12-11
Map reduce的执行原理。MapReduce是一种分布式计算模型，是Google提出的，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
HiveSQL解析过程详解
weixin_30487317的博客
04-29 1682
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。 在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的 咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了...
MapReduce和hive的原理
HelloWowofei的博客
06-27 832
HiveQL查询经过解析与优化后，转换为一系列的MapReduce任务，并通过MapReduce模型在分布式环境中进行执行。将sgL转换为抽象语法树AST tree，然后遍历 ASTtree，查询 gueryBlock然后遍历 gueryBlock，翻译成执行操作树，然后逻辑层优化器进行操作树优化，减少 shuffle 数据量，然后遍历操作树，翻译成mgpReduce ,任务。：在Reduce阶段，Map阶段的输出结果被按照键进行排序，并且将同一个键的值聚合在一起。
HIVE小文件合并(Map输入端、Map/Reduce输出端合并)
Mr.pan felix的专栏
07-25 3249
背景 Hive query将运算好的数据写回hdfs（比如insert into语句），有时候会产生大量的小文件，如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的map task，耗费大量集群资源，而且小文件过多会对namenode造成很大压力。所以Hive在正常job执行完之后，会起一个conditional task，来判断是否需要合并小文件，如果满足要求就会另外启动一个map-only job 或者mapred job来完成合并 参数解释 hi.
Hive的Map/Reduce数目如何确定
ThreeAspects的博客
11-30 1756
Hive的Map/Reduce数目如何确定Mapreduce中Mapper个数的确定Mapreduce中Reducer个数的确定 Mapreduce中Mapper个数的确定   在Map阶段读取数据前，FileInputFormat会将输入文件分割成Split。Split的个数决定了Map的个数。 影响Map个数，即Split个数的因素主要有： 　　1）HDFS中dfs.block.size的值，...
hive中的map/reduce
bingyu0046的专栏
05-11 1452
MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到
hadoop+hive+mapreduce的java例子
12-27
基于hadoop的Hive数据仓库JavaAPI简单调用的实例，关于Hive的简介在此不赘述。hive提供了三种用户接口：CLI，JDBC/ODBC和 WebUI CLI，即Shell命令行 JDBC/ODBC 是 Hive 的Java，与使用传统数据库JDBC的方式类似 WebGUI是通过浏览器访问 Hive 本文主要介绍的就是第二种用户接口，直接进入正题。 1、Hive 安装： 1）hive的安装请参考网上的相关文章，测试时只在hadoop一个节点上安装hive即可。 2）测试数据data文件'\t'分隔： 1 zhangsan 2 lisi 3 wangwu 3）将测试数据data上传到linux目录下，我放置在：/home/hadoop01/data 2、在使用 JDBC 开发 Hive 程序时, 必须首先开启 Hive 的远程服务接口。使用下面命令进行开启: Java代码 收藏代码 hive --service hiveserver >/dev/null 2>/dev/null & 我们可以通过CLI、Client、Web UI等Hive提供的用户接口来和Hive通信，但这三种方式最常用的是CLI；Client 是Hive的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 Hive。今天我们来谈谈怎么通过HiveServer来操作Hive。 　　Hive提供了jdbc驱动，使得我们可以用Java代码来连接Hive并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。同关系型数据库一样，我们也需要将Hive的服务打开；在Hive 0.11.0版本之前，只有HiveServer服务可用，你得在程序操作Hive之前，必须在Hive安装的服务器上打开HiveServer服务，如下： 1 [wyp@localhost/home/q/hive-0.11.0]$ bin/hive --service hiveserver -p10002 2 Starting Hive Thrift Server 上面代表你已经成功的在端口为10002（默认的端口是10000）启动了hiveserver服务。这时候，你就可以通过Java代码来连接hiveserver，代码如下：
map/reduce的原理| hive 用户手册| hive SERDE | map参数调整 | UDF
a11123939的专栏
03-10 2378
map/reduce的原理| hive 用户手册| hive SERDE | map参数调整 | UDF
HiveSQL解析原理：包括SQL转化为MapReduce过程及MapReduce如何实现基本SQL操作
Mr.pan felix的专栏
07-10 5346
本帖最后由 fc013 于 2016-12-3 19:42 编辑 问题导读： 1.什么是Hive? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据...
大数据Hive系列之Hive MapReduce
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MapReduce工作原理
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http://blog.youkuaiyun.com/tanggao1314/article/details/51275812 最近在研究Hadoop,发现网上的一些关于Hadoop的资料都是以前的1.X版本的,包括MapReduce的工作原理,都是以前的一些过时了的东西,所以自己重新整理了一些新2.X版本的MapReduce的工作原理 下面我画了一张图,便于理解MapReduce得整个工作原理
Hive调优之MapReduce详解
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MapReduce会经历作业输入（Input）、业务处理接口Map、Map到Reduce之间数据传输的环节Shuffle、业务处理接口Reduce和作业输出（Output）五大环节。这5个环节还可以进一步分解成如下图： 在Hive调优的过程中，我们不希望产生太多 的Map,而把计算任务的等待时间都耗费在Map的启动上；或者不希望生成太多的Map对某个文件进行操作，以免引起资源的争用。因此需要对Map进行控制（在Hive配置“set mapred.map.tasks=task数量”无法控制Map...
Hive SQL必看！！！编译过程详解
数仓老六
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。 在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的 咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解。对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug，也有利于我们优化Hive SQL.
MapReduce和Hive
Albert_ycl的博客
02-27 8310
1,MapReduce的原理，Wordcount的过程1.1,Mapreduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output），这个输出就是我们所需要的结果。1.2,对待大数据处理：分而治之,大数据的并行化计算1.3,不可分拆的计算任务或相互间有依赖关系的数据无法进行并...
Hive与MapReduce的关系和执行流程总结
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ITHomeZSL的博客
08-20 1216
特性HiveMapReduce接口/抽象高级，类SQL（HiveQL）低级，Java API目的数据仓库、批处理、查询分布式计算框架角色编译器、优化器、元数据管理执行引擎（默认且经典）易用性高，无需编写Java代码低，需要复杂的Java开发性能依赖底层引擎（MR/Tez/Spark）原生支持分布式，但延迟高Hive与MapReduce是解耦的。Hive负责“想”，即制定执行计划；MapReduce负责“做”，即分布式执行。
hive map join 原理图
03-13
嗯，用户想了解Hive中Map Join的工作原理，并且希望用图表来展示。首先，我需要回忆一下Hive的Map Join相关知识。记得Map Join主要是为了优化小表和大表的连接操作，避免Shuffle和Reduce阶段的开销。根据用户提供的...
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