Hive的体系结构

在Hive的最低层是Linux操作系统,Linux之上是Hadoop集群,NameNode名称节点管理整个Hadoop集群的工作,DataNode数据节点存取数据,而Hive中的数据最终存储到Hadoop的DataNode上,在Hadoop中还有JobTracker负责任务的调度,在Hive中执行一条HQL语句,实际会被解释成一个MapReduce的一个作业,并提交到Hadoop集群上,得到结果返回给客户端,这个工作由JobStracker进行调度,有了Hadoop集群之后,可以在其之上构建Hive数据仓库,由于在Hive里面需要操作Hadoop集群中HDFS里面数据,所以在Hive的体系结构当中,最低层是Hive的驱动,包括编译器、解析器、优化器,它们负责HQL语句解析和执行的过程,有了Hive驱动我们就可以访问不同的接口来进行操作,首先在Hive包访问结构中存在CLI,可以在CLI命令行中直接输入HQL语句进行数据的查询和分析,在Hive体系结构中还提供了Thrift Server,来提供访问,通过这个服务器我们可以使用不同的程序语言,比如JDBC/ODBC连接到Thrift Server上进行访问,最后在Hive的访问当中会有一个基于Web的控制台,我们可以通过Web Console控制台来查询数据仓库中的数据,注意1.Web Console控制台只能做查询操作,不能做其他操作,2.在Hive的0.13版本中这个控制台并没有集成在Hive的安装中,所以我们要下载源代码进行编译打包,然后将打包后的控制台部署到Hive的安装目录下,只能这样才能启用我们的web控制台。最后在Hive的体系结构中,有元数据保存Hive的元信息。
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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