本教程仅仅是使用spark,能在hive用就行. 1.下载Spark; 2.WinSCP上传spark压缩包到虚拟机: 3.tar -zxvf spark-2.3.3-bin-without-hadoop -C /opt/programs/ 4. 1)配置Spark环境变量: 2)配置spark-env.sh 命令cp spark-env.sh.template spark-env.sh后vi spark-env.sh 末尾加上: export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.

@ 目录 概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述 编译Spark源码 配置 调优思路 编程方向 分组聚合优化 join优化 数据倾斜 任务并行度 小文件合并 CBO 谓词下推 矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置 整体配置 概述 前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi

从 Hive 刚推出到现在,得益于社区对它的不断贡献,使得 Hive执行 query 效率显著提升.其中比较有代表性的功能如 Tez (将多个 job整合为一个DAG job)以及 CBO(Cost-based-optimization). Hive 在 2.0 版本以后推出了一个新特性名为 LLAP(Live Long And Process),它可以显著提高 hive query的效率. LLAP提供了一种混合模型,它包含一个长驻进程,用于直接与DataNode 进行IO交互,并紧密地集成在

一.前言 在了解了类加载的相关信息后,有必要进行更深入的学习,了解执行引擎的细节,如字节码是如何被虚拟机执行从而完成指定功能的呢.下面,我们将进行深入的分析. 二.栈帧 我们知道,在虚拟机中与执行方法最相关的是栈帧,程序的执行对应着栈帧的入栈和出栈,所以栈帧对于执行引擎而言,是很重要的基础.栈帧的基本结构之前已经有所介绍,这里只是再简单的过一遍. 栈帧主要包括了局部变量表.操作数栈.动态连接.方法返回地址等信息. 2.1 局部变量表 用于存放方法参数和方法内部的局部变量.局部变量表的大小在方法的

Java虚拟机的执行引擎不管是解释执行还是编译执行,根据概念模型都具有统一的外观:输入的是字节码文件,处理过程是字节码解析的等效过程,输出的是执行结果. 运行时栈帧结构 栈帧(Stack Frame)是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构,它是虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈(Virtual Machine Stack)的栈元素.栈帧存储了方法的局部变量表.操作数栈.动态连接和方法返回地址以及一些额外的附加信息.每一个方法从调用开始到执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机里面从入栈到出

hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序: select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序: from... where...group by... having.... select ... order by... hive 语句执行顺序 大致顺序 from... where.... select...group by... having

概述 执行引擎是Java虚拟机最核心的组成部分之一.“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念 ,这两种机器都有代码执行能力,其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器.硬件.指令集和操作系统层面上的,而虚拟机的执行引擎则是由自己实现的,因此可以自行制定指令集与执行引擎的结构体系,并且能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式. 在Java虚拟机规范中制定了虚拟机字节码执行引擎的概念模型,这个概念模型成为各种虚拟机执行引擎的统一外观(Facade ).在不同的虚拟机实现里面,执行引擎在执行Java代码

目录 1.类文件结构 1.1 Class类文件结构 1.2 魔数与Class文件的版本 1.3 常量池 1.4 访问标志 1.5 类索引.父索引与接口索引集合 1.6 字段表集合 1.7 方法集合 1.8 属性表集 1.8.1 Code属性 1.8.2 Exception属性 1.8.3 LineNumberTable属性 1.8.4 LocalVariableTable属性 1.8.5 SourceFile属性 1.8.6 ConstantValue属性 1.8.7 InnerClass属性

Java虚拟机只与Class文件相关联,它规定了Class文件应该具有的格式,而不论该文件是由什么语言编写并编译而来.所以,任何语言只要能够最终编译成符合Java虚拟机要求的Class文件,就可以运行在Java虚拟机上面.就是说,不论是使用Java, Scala, Kotlin, Groovy还是其他语言,只要编译出的Class文件符合虚拟机规范,那么都可以被虚拟机执行.所以,实际上Java规范就是由Java语言规范和Java虚拟机规范两个独立的部分组成. Class类文件是一种二进制文件,它包

在Hive中执行DDL之类的SQL语句时遇到的一个问题 作者:天齐 遇到的问题如下: hive> create table ehr_base(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:For direct MetaStore DB connections, we don't support retries

HIVE-如何查看执行日志 HIVE既然是运行在hadoop上,最后又被翻译为MapReduce程序,通过yarn来执行.所以我们如果想解决HIVE中出现的错误,需要分成几个过程 HIVE自身翻译成为MR之前的解析错误 Hadoop文件系统的错误 YARN调度过程中的错误 2,3过程中的错误,请参考hadoop相关的教程,这里只是提醒大家思考的时候需要考虑到这两个方面的原因.搞清楚哪一个过程出问题之后采取进一步分析. 1.HIVE默认log文件保存的地方 /tmp/<user.name>文件夹

No1: 物理机的执行引擎是直接建立在处理器.硬件.指令集合操作系统层面上的,而虚拟机的执行引擎则是由自己实现的,因此可以自行制定指令集与执行引擎的结构体系,并且能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式. No2: 执行引擎在执行java代码的时候可能会有解释执行(通过解释器执行)和编译执行(通过即时编译器产生本地代码执行)两种选择. No3: 栈帧(Stack Frame)是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构,它时虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈的栈元素.栈帧存储了方法的局部变量表.

1.入口$HIVE_HOME/bin/ext/cli.sh 调用org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver类进行初始化过程 处理-e,-f,-h等信息,如果是-h,打印提示信息,并退出 读取hive的配置文件和$HIVE_HOME/bin/.hiverc文件,设置HiveConf 创建一个控制台,进入交互模式 2.读取命令processLine分割处理 在交互模式下,processLine方法读取命令行,以";"分割成多个命令 然后交给processCmd

HHVM (HipHop Virtual Machine) 是 Facebook 开源的 PHP 执行引擎. HHVM 采用一种JIT(just-in-time)的编译机制实现了高性能,同时又保持对 PHP 语法的充分支持. 在 Facebook 实际应用场景中,与 Zend PHP 5.2 引擎 + APC 相比,HHVM 实现了9倍的吞吐量提升和5倍的内存节约.HHVM 可以作为一个独立的 webserver 运行,也可以提供 fastcgi 接口,挂在 webserver 下面.官方博客:

c#Winform程序调用app.config文件配置数据库连接字符串 你新建winform项目的时候,会有一个app.config的配置文件,写在里面的<connectionStrings name="  " connectionString="  "></connectionStrings >, connectionString代表数据库链接字符串,name代表你想要引用的时候查找的名称.(其实asp里的web.config配置方式也跟这

编译器(javac)将Java源文件(.java文件)编译成Java字节码(.class文件). 类加载器负责加载编译后的字节码,并加载到运行时数据区(Runtime Data Area) 通过类加载器加载的,被分配到JVM运行时数据库的字节码会被执行引擎执行. 执行引擎以指令为单位读取Java字节码.就像CPU一样,一条一条地执行机器指令.每个字节码指令都由一个1字节的操作码和附加的操作数组成.执行引擎取得一个操作码,然后根据操作数来执行任务,完成后就继续执行下一条操作码. Java字节码是用

udf是对hive上的每行(单行)数据操作,现在我要实现对hive上的一列数据操作,udf函数已经满足不了我的要求了,使用udaf对hive的一列求最大值: 代码如下: package com; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; import org.apache.hadoop.io.FloatWritable; import org.a

概念模型上,典型的帧栈结构如下(栈是线程私有的,也就是每个线程都会有自己的栈).                     典型的帧栈结构 局部变量表 存放方法参数和方法内部定义的局部变量.在编译阶段,就在Class文件的Code属性的max_locals数据项中确定了该方法所需要分配的局部变量表的最大容量.(仅仅是变量,不包括具体的对象).</br> 局部变量表内部以变量槽(Variable Slot)为最小单位.对于byte.char.float.int.short.boolean.refe

概述 Java虚拟机规范中制定了虚拟机字节码执行引擎的概念模型,成为各种虚拟机执行引擎的统一外观(Facade).不同的虚拟机引擎会包含两种执行模式,解释执行和编译执行. 运行时帧栈结构 栈帧(Stack Frame)支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构,它是虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈(Virtual Machine Stack)的栈元素.栈帧存储了方法的局部变量.操作数栈.动态连接和方法返回地址等信息.方法调用开始到执行完成,对应这一个帧栈在虚拟机栈里面入栈和出栈的过程. 一个线程中

曹工说Spring Boot源码(26)-- 学习字节码也太难了,实在不能忍受了,写了个小小的字节码执行引擎 写在前面的话 相关背景及资源: 曹工说Spring Boot源码(1)-- Bean Definition到底是什么,附spring思维导图分享 曹工说Spring Boot源码(2)-- Bean Definition到底是什么,咱们对着接口,逐个方法讲解 曹工说Spring Boot源码(3)-- 手动注册Bean Definition不比游戏好玩吗,我们来试一下 曹工说Spring

自己动手写SQL执行引擎 前言 在阅读了大量关于数据库的资料后,笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法.来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠.在笔者的github中给这个database起名为Freedom. 整体结构 既然造轮子,那当然得从前端的网络协议交互到后端的文件存储全部给撸一遍.下面是Freedom实现的整体结构,里面包含了实现的大致模块: 最终存储结构当然是使用经典的B+树结构.当然在B+树和文件系统block块之间的转换则通过Buffer(Page) Manager来进