hive原理和体系图解

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 Hive的工作原理简单来说就是一个查询引擎 先来一张Hive的架构图: Hive的工作原理如下: 接收到一个sql,后面做的事情包括:1.词法分析/语法分析 使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树-AST2.语义分析 从Megastore获取模式信息,验证SQL语句中队表名,列名

核心思想:预计算. 对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成Cube,并存在HBase中,供查询时直接访问 将高复杂度的聚合运算.多表连接--操作转换成对预计算结果的查询.决定了Kylin拥有很好的快速查询.高并发能力 理论基础:空间换时间 Cuboid:Kylin中将维度任意组合成为一个Cuboid Cube:Kylin中将所有维度组合成为一个Cube,即包含所有的Cubeid 为了更好地使用Hadoop大数据环境,Kylin从通常用来做数据仓库的HIve中读取源数据,使用Ma

对象实例化图解

Overview HiveQL DDL statements are documented here, including: CREATE DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, FUNCTION, INDEX DROP DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, INDEX TRUNCATE TABLE ALTER DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW MSCK REPAIR TABLE (or ALTER TABLE RECOVER P

参考: hive参数: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/articles/11065409.html hive-site.xmlhive.async.log.enabled false #控制beeline跑时是否输出执行日志,默认是true hive:hive.exec.parallel.thread.number 50hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 该参数在0.14.0之前默认为1,000,000,000(约1

 

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,最初由Facebook提供,使用HQL作为查询接口.HDFS作为存储底层.mapReduce作为执行层,设计目的是让SQL技能良好,但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据,2008年facebook把Hive项目贡献给Apache.Hive提供了比较完整的SQL功能(本质是将SQL转换为MapReduce),自身最大的缺点就是执行速度慢.Hive有自身的元数据结构描述,可以使用MySql\ProstgreSql\oracle 等关系型数据库来进行存储

出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/12163251. 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 0.前言 从这一部分开始直接切入我们计算机互联网笔试面试中的重头戏算法了,初始的想法是找一条主线,比如数据结构或者解题思路方法,将博主见过做过整理过的算法题逐个分析一遍(博主当年自己学算法就是用这种比较笨的刷题学的,囧),不过又想了想,算法这东西,博主自己学的过程中一直深感,基础还是非常重要的,很多难题是基础类数据结构和题目的思想综

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-ten-years-part03 编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后. 近十年来,随着Hadoop生态系统