總結:從上到下的這個過程,從客戶端傳遞sql至driver來解析sql語句到最後生成物理執行計劃交給mapreduce執行這些都是由hive核心完成的,我們輸入僅僅只有一條sql語句,那麼輸出就是相應的作業的輸出了,那麼左邊還剩下兩個框Me
Hadoop大資料學習書單:1、Hadoop權威指南:大資料的儲存與分析(第4版)作者:Tom White著王海,華東,劉喻,呂粵海譯這本書作為Hadoop最全面的入門書,結合理論和實踐,由淺入深,全方位介紹了Hadoop這一高效能的海量數
現如今,正式為了應對大資料的這幾個特點,開源的大資料框架越來越多,越來越強,先列舉一些常見的:檔案儲存:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS離線計算:Hadoop MapReduce、Spark流式、實時計算:Storm、Spar
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的資料倉庫軟體專案,用於提供資料查詢和分析
id as STRING))
(一般不會這麼操作)Kafka cluster:Kafka由多個broker組成,一個broker作為一個例項(節點)Kafka叢集可以儲存多種型別的資料,是由多個topic進行分類的一個topic其實就是一個佇列每個topic可以建立一個
文件上說sparkSQL是處理結構化資料的模組,這個說過了,他與基本的RDD程式設計是不一樣的,那麼sparkSQL提供了一些介面,這些介面可以提供給spark更多的資訊包括資料的結構化以及在計算層面的執行都做了很多的最佳化,那麼事實上,S
auto=true⑤向hive中匯入資料的方式伺服器本地檔案:load data local inpath ’/opt/data/hive/hive-t1-1
階段四:最佳化邏輯執行計劃Hive中的邏輯查詢最佳化可以大致分為以下幾類:投影修剪推導傳遞謂詞謂詞下推將Select-Select,Filter-Filter合併為單個操作多路 Join查詢重寫以適應某些列值的Join傾斜階段五:生成物理執
當distribute by 和sort by 欄位相同時,可以使用cluster by3)Hive map,reduce數怎麼設定1)通常情況下,作業會透過input的目錄產生一個或者多個map任務合併小檔案,減少map數set mapr
load_dynamic_table partition(date=‘${hiveconf:DAY}’,hour=‘${hiveconf:HOUR}’)修改我們的指令碼$HIVE_HOME/bin/hive ——hiveconf log_
建表操作#建Hive表指令碼create EXTERNAL table IF NOT EXISTS ods_kc_fact_clicklog_tab(userid string,kcid string,time string)ROW FOR
reduce上的傾斜:空值產生傾斜、大小表連線、資料型別不一致hive已經有這個功能了,要做的就是把小表放在前邊就可以了總結-1 Hive 資料表分割槽、分桶的作用是為了提高查詢效率,分割槽表產生不用的目錄避免全表掃描,分桶表產生不同的檔案
對於某些特殊的情況,即小表與大表的連線,這種情況下Hive提供了mapjoin功能,透過將連線操作全部在Map任務中完成,大大提高效率——沒有Reduce任務,避免產生資料傾斜沒有Map、Reduce任務中間的shuffle操作,減少網路傳
在 BI 上的收益是:原先 BI 為了提升 Hive 查詢速度建了多級分割槽,導致小檔案和元資料過多,入湖過程中,利用 Spark 排序 BI 經常查詢的條件,結合隱式分割槽,最終提升 BI 檢索速度的同時,也沒有小檔案的問題,Iceber
所以如果需要用Flink流式消費Hive的分割槽表,那應該保證分割槽在新增的時候它的資料是完整的
png綜合結果如下知識1、本科及以上學歷(3)2、計算機相關專業(4)硬技能1、熟練掌握hadoop、Hbase、Hive、Storm、Spark Streaming、flink等大資料開發工具中一種或幾種(5)2、熟悉shell、pyth