Hive SQL的编译过程及生命周期

最新推荐文章于 2024-01-08 11:28:28 发布
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分类专栏： hadoop hive 数据挖掘 文章标签： hive 大数据 sql

http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html

http://blog.youkuaiyun.com/lifuxiangcaohui/article/details/40615843

Hive与Spark SQL原理详解
zhengzaifeidelushang的博客
08-04 1032
Hive与Spark SQL 开源社区在分布式计算框架基础上构建了支持SQL的引擎，典型的代表是MapReduce之上的Hive以及Spark之上的Spark SQL，这些数据分析引擎通常不支持标准SQL，而是对SQL进行了选择性支持，并进行了适当扩展，其中最主流的数据分析语言为HQL(Hive Query Language）。 一、SQL On Hadoop 目前构建在Hadoop之上的SQL引擎主要分为两类，基于计算引擎和基于MPP架构： 基于计算引擎：SQL引擎是在计算引擎基础上构建的，其基本原理
简述 Hive 的执行流程：从 HQL 到 MapReduce/Spark 任务
最新发布
2401_83088008的博客
03-19 905
流程选择建议ETL 场景：优先使用 Spark 引擎，利用内存计算加速。超大规模批处理：MapReduce 的稳定性更优。调试工具EXPLAIN命令分析执行计划。YARN ResourceManager UI 监控任务状态。版本演进Hive 3.0 + 默认支持 Tez 引擎，延迟更低。Hive LLAP（Live Long and Process）实现亚秒级响应。
Hive sql编译过程
ThreeAspects的博客
02-13 838
Hive在执行sql时会以MapReduce的方式对数据进行接入和处理，主要包含以下阶段： Hive sql的执行及编译过程： Hive首先根据sql语句中的表从HDFS文件中获取数据，对数据文件进行split操作，使其可以一行一行将所需数据读入内存 Map函数将内存中的数据按照key值进行映射，形成一行一行的key-value值 在实际应用中会有多台机器参与Map处理，Map完成后需要将带有...
Hive编译流程
qq_42009405的博客
03-08 1185
步骤 Hive的编译主要经过以下几个步骤 Parser（解析器） Semantic Analyzer（语义分析器） Logical Plan Gen（逻辑计划生成） Logical Optimizer（逻辑优化器） Physical Plan Gen（物理计划生成） Physical Optimizer（物理优化器） 细节 Hive SQL经过Parser变成AST（Abstract Syntax Tree抽象语法树）； AST经过Semantic Analyzer变成QB（Query Block查询
Hive SQL 编译过程
houzhizhen的专栏
10-08 322
1. 入口 Driver#compile 是编译的入口 private void compile(String command, boolean resetTaskIds, boolean deferClose) throws CommandProcessorResponse 2. 执行的操作步骤 变量替换 语法分析 语义分析 2.2 语法分析 -> 生成抽象语法树 Driver#compile hookRunner.runBeforeParseHook(command); ASTNode
Hive SQL的编译过程
美团技术团队
02-12 2791
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MapReduc...
hive-3.1.3 hive-3.1.3 hive-3.1.3
01-22
Hive的驱动器负责处理HiveQL语句的整个生命周期，包括编译、优化和执行。它接收用户提交的查询，然后将其传递给编译器。编译器负责解析HiveQL语句，并生成一个逻辑执行计划。优化器随后对逻辑执行计划进行优化，生成...
hadoop学习笔记 Hive执行生命周期
houxiaoqin的博客
08-13 1399
Hive内存存储格式  TextFile：默认数据不做压缩，磁盘开销大数据解析开销大，可用Stored as Textfile指定。 SequenceFile：使用方便、可分割、可压缩，可供多个mapper并发读取。可使用stored as sequencefile指定。SequenceFile支持三种压缩选择：none,record,block. RCFile：列式存储方式，数据加
Hive的Udf函数进行数据脱敏
01-26
首先，我们需要了解UDF的生命周期。在Hive中，UDF分为三种类型：UDF（单行函数）、UDAF（累积聚合函数）和UDTF（多行转换函数）。在这里，我们只需要UDF，因为它适用于处理单行数据。 1. **编写Java类**： 要创建...
HiveSQL的编译过程
02-26
1、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HiveETL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HiveSQL，提升我们对Hive的掌控力，同时有能力去定制一些需要的功能。详细讲解SQL编译为MapReduce之
生命周期LifeCycle
01-07
Android生命周期详细的资源代码+Android生命周期报告书，帮助广大人士解决问题
Hive SQL 编译过程详解
03-06
1、MapReduce实现基本SQL操作的原理 1.1 Join的实现原理 1.2 Group By的实现原理 1.3 Distinct的实现原理 2.1 Phase1 SQL词法，语法解析 2.1.1 Antlr 2.1.2 抽象语法树AST Tree 2.1.3 样例SQL ........... 2.3 Phase3 逻辑操作符Operator ........... 2.4 Phase4 逻辑层优化器 ........... 2.5 Phase5 OperatorTree生成MapReduce Job的过程 2.5.1 对输出表生成MoveTask .......... 2.5.9 OperatorTree生成MapReduceTask全貌
Hive表生命周期管理
热门推荐
黄刚的技术博客
01-11 1万+
Hive数据仓库中随着越来越多业务方的使用，会产生非常多的库表。如何对数据生命周期进行管理成了很重要的工作。 经过验证发现，通过对Hive表执行以下语句会详细展现该表的很多统计信息，其中就有lastAccessTime。 (前提是该执行用户必须有对应表所在hdfs文件目录的读权限) > show table extended in order like wy_order; OK
设置hive表生命周期并自动进行数据清理
weixin_61938673的博客
01-08 3330
数据生命周期管理，通常我们在写数仓设计时候，就对表进行规划，在命名规则上对于一些业务即可做一些标识要求，例如临时表增加"_tmp"的标识，另外在ETL开发过程中，也可以对分区数据做清理的要求，例如数据写入完成后，对临时表进行drop table操作，对历史N天前分区数据进行drop partition 的 操作。最后实现部分可以用脚本进行处理，也可以写个管理页面进行设置和定时清理的动作。
Hive命令及SQL源码编译流程
福贵儿的博客
06-29 1763
1. 命令 # 表 # 创建 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [ (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...) ] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY(col_name data_type [COMMENT col_comment],...) ] [CLUSTERED BY (col_name,col_name,...
Hive的执行生命周期
s646575997的博客
05-26 4220
七大步骤1.CliDriver进行交互模式1.入口：/bin/hive 2.调用CliDriver类进行初始化过程 3.处理-e，-f，-h等信息，如果是-h，打印提示信息，并退出 4.读取hive的配置文件，设置HiveConf 5.创建一个控制台，进入交互模式2.读取命令processLine进行分割处理在交互方式下，读取每一个输入命令行，直到‘;’为止，然后提交给processLine
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