Hive生成MapReduce任务源码分析

最新推荐文章于 2023-03-19 20:51:56 发布
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分类专栏： hive源码分析 文章标签： hive
本文介绍如何将Hive SQL查询转换为MapReduce作业的过程和技术细节，包括Hive内部是如何解析SQL语句并将其转化为相应的MapReduce任务，这对于理解Hive的工作原理及优化查询执行路径非常有帮助。

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(02)Hive SQL编译成MapReduce任务的过程
爱吃辣条的博客
02-12 2918
Hive SQL编译成MapReduce的过程
Hive 工作流程源码分析
Yannick Jiang 的专栏
01-04 4671
1.    简介 主要介绍Hive的parse enginer(包括HQL->TaskTree) Hive版本:1.2.1 HiBench 版本: v6 Hadoop 版本: 2.7.12.    Hive 与 传统RDBMS的区别  3.    Hive架构   4.    Hive 源码中3个关键的部分 (version Hive-1.2.1):  Hive核心三大组件    ...
hive-4 hql语句对应mapreduce简介
后知后觉的it路
12-18 1363
      1.1 Join的实现原理 select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid; 在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下：     对应map-reduce代码如下：   reduce : ...
挖挖Hive的代码（三）——生成MapReduce（中）
Duke的专栏
08-19 4013
好久没有更新博客了，最近终于有空可以继续分享我对Hive代码的剖析了。不想再用上一篇的那种风格来解读代码了，直接上白话版的代码解读吧。 上一篇已经贴过一段模式匹配法处理Operator树的代码，罗列了十多个处理流程。这次就具体展开的解读一下Hive是如何实现这些处理流程的。 GenMRProcContext （下面简称ctx）， 记录了整个遍历过程中的上下文信息。 Pa
查看 YARN 上 Hive 运行的 MapReduce Job 的完整 SQL
曾经是个DBA
05-27 3355
查看 YARN 上 Hive 运行的 MapReduce Job 的完整 SQL 这个默认界面只能看到这个 Job 相关 SQL 的缩略版，没法看到完整的 SQL 很是蛋疼。 但最近发现只要点到 Configuration 里搜索 query.string，就能看到完整版了。 我不会是最后一个知道的吧？ ...
【Hive学习】对于HiveSQL底层是MapReduce的一次记录
treesorshining的博客
03-19 550
sort by：只保证每个 reducer 的输出有序，不保证全局有序。在这里将reducer数量设为2，验证sort by局部排序的作用。根据查询结果，可以推断前面四行由一个 reducer 处理，后面 2 行由另一个 reducer 处理。
挖挖Hive的代码（二）——生成MapReduce（上）
Duke的专栏
09-24 4186
Hive在做完语义分析后，会把查询语句的逻辑转化成一个由operator构成的DAG。但是这个DAG不能完全对应于Hadoop的计算框架，还需要根据Hadoop的框架要求，进一步的切割剪裁才行，就是封装成对应的Task对象。 切割这个DAG的逻辑在SemanticAnalyse.java中的genMapRedTasks方法里，核心代码如下： Map opRules = new Li
MapReduce2.0源码分析与实战编程
06-14
《MapReduce2.0源码分析与实战编程》是一本深度探讨Hadoop MapReduce核心框架的书籍，旨在帮助读者理解MapReduce的工作原理，并通过实际编程掌握其应用技巧。以下是各章节主要内容的概述： 第1章：MapReduce简介 本...
hive源码分析
05-25
### Hive源码分析 #### 背景与概述 Hive是Facebook开发的一款数据仓库工具，用于处理存储在Hadoop文件系统中的大量数据集。它通过提供SQL-like语言HiveQL来简化对这些数据的查询过程。本文将深入剖析Hive 0.7.1...
HiveDriver源码执行流程分析
01-30
接着上一篇来说执行入口的分析，CliDriver最终将用户指令command提交给了Driver的run方法（针对常用查询语句而言），在这里用户的command将会被编译，优化并生成MapReduce任务进行执行。所以Driver也是Hive的核心，...
Hive调优之MapReduce详解
qq_654603797
05-28 4311
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...
大数据技术之-Hive源码
我睡觉的时候不困
07-28 2079
我们执行一个HQL语句通常有以下几种方式$HIVE_HOME/bin/hive进入客户端，然后执行HQL；先开启hiveserver2服务端，然后通过JDBC方式连接远程提交HQL。可以知道我们执行HQL主要依赖于和两种脚本来实现提交HQL，而在这两个脚本中，最终启动的JAVA进程的主类为”org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver“，所以其实hive程序的入口就是CliDriver类。下载hive3.1.2版本。...
HiveSQL解析过程详解
weixin_30487317的博客
04-29 1631
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...
Hive将SQL转化为MapReduce的过程
ClearloveXXX的博客
03-07 2120
Hive将SQL转化为MapReduce的过程 1.Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将sql转化为抽象树AST TREE 2.遍历AST TREE，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 3.遍历QueryBlock，翻译为执行操作数OperatorTree 4.逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少sh...
hive原理与源码分析-hive源码架构与理论（一）
wzq6578702的专栏
05-06 1万+
什么是Hive？ 数据仓库：存储、查询、分析大规模数据 SQL语言：简单易用的类SQL查询语言 编程模型：允许开发者自定义UDF、Transform、Mapper、Reducer，来更简单地完成复杂MapReduce无法完成的工作 数据格式：处理Hadoop上任意数据格式的数据，或者使用优化的格式存储Hadoop上的数据，RCFile，ORCFile，Parquest 数据服务：H
使用Hive编写MapReduce程序
magina507的博客
06-13 4577
使用Hive编写MapReduce程序
MapReduce源码分析之JobSubmitter（一）
weixin_34344677的博客
04-22 277
JobSubmitter，顾名思义，它是MapReduce中作业提交者，而实际上JobSubmitter除了构造方法外，对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法，它是提交Job的内部方法，实现了提交Job的所有业务逻辑。本文，我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件Jo...
使用Hive编写Mapreduce代码
haoyuexihuai的专栏
08-24 1084
首先需要打开hive服务 bin/hive –service hiveserver 完整代码 package com.hive.demo; import java.util.List; import org.apache.hadoop.hive.service.ThriftHive; import org.apache.hadoop.hive.service.Thrif
hive中控制map和reduce数量的简单实现方法
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Dino系我的专栏
03-06 4万+
通过mapred.max.split.size等参数控制hive中的map个数进行资源控制
Hive源码解析：编译、优化与运行时机制
总结，Hive源码分析揭示了其如何将用户友好的HQL转换为复杂的分布式计算任务，以及如何在Hadoop之上高效执行这些任务。深入理解这些细节有助于开发者更好地定制Hive，优化查询性能，以及解决遇到的问题。
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