对Cli的重新认识*). hive cli有两种模式, 本地模式: 采用持有的driver对象来处理, 远程模式: 通过连接HiveServer来实现, 由此可见之前的架构图中的描述还是模糊且带有误导性*). 支持singal的处理支持, 比如对ctrl+c中断, 需要两次才完全退出交互*). 交互式命令处理模式 源码阅读*). Signal类对象的使用,Singal静态函数 Signal.handle(Singal singla, SingalHandler handler);对signal函

1 编写自己的udf方法hello package cn.zhangjin.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; /** * @author zj * @create 2019-02-22 17:51 * 一个UDF: hello */ @Description

date: 2020-07-08 15:12:00 updated: 2020-08-21 17:38:00 Hive源码解析 入口:hive-cli-1.1.0-cdh5.14.4.jar!/org/apache/hadoop/hive/cli/CliDriver.class 参考文档 1. 启动 命令行输入 hive 后,启动log进程,建立一个客户端Session,获取到服务器的hive conf配置文件,启动客户端 启动后 executeDriver(CliSessionState ss

一.编译准备 1.下载源码包 https://github.com/apache/hive/archive/refs/tags/rel/release-2.3.7.zip 或使用git直接拉取 无法解决科学问题请点 2.环境 JDK 1.8.0_202 Apache Maven 3.6.3 git 2.32.0 (编译过程需要执行bash,cmd会报错) 二.执行操作与主要问题 1.操作 在已经解压过的Hive源码包下启动git bash 运行一下代码 mvn clean package -Ph

资源名称 资源地址 下载量 好评率8天快速掌握Android视频教程67集(附源码)http://down.51cto.com/zt/2197 32157Android开发入门之实战技巧和源码 http://down.51cto.com/zt/40 8311多款Android播放器源码集锦 http://down.51cto.com/zt/375 4384传智播客Android应用开发视频教程(67集) http://down.51cto.com/zt/1272 4463Android开发经典电

在hiveserver2中使用了org.apache.hadoop.hive.ql.parse.BaseSemanticAnalyzer对抽象语法树(AST)进行语义分析,分析的过程可以得出hive查询的表及其字段 于是我利用相关的类去做测试: package com.baidu.waimai; import org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf; import org.apache.hadoop.hive.ql.Context; import org.apa

最近由于项目需要读了一下云风老大的hive项目代码,因为对lua只有熟悉的水平,下面的东西必然多多错误:),只为记录. lua_State *sL = schedule_newtask(L); struct cell *c = cell_new(SL, filname);//filename是要加载的lua文件,里面有相关的启动方法,这个函数接下来再说: ... cell_touserdata(L, lua_upvalueindex(), c);//下面说到 scheduler_starttas

1. 'hive'命令是(默认为hive跟目录)./bin下的一个shell脚本,依次加载 ./bin/hive-config.sh, ./conf/hive-env.sh, 设置与hadoop.spark.hbase等相关的环境变量.辅助jar文件加载, 依赖的资源的合法性检查, 然后加载 载入./lib/ext目录下的所有被称为"service"的脚本里面定义的shell函数,函数里面就是通过"hadoop jar CLASS arg* "启动了 根据命令行参数

1.想了解HiveServer2的启动过程,则需要找到启动HiveServer2的入口,hive服务的启动命令为hive --service HiveServer2,通过分析$HIVE_HOME/bin下hive脚本可知,执行hive --service HiveServer2后正真调用的是$HIVE_HOME/bin/ext下的hiveserver2.sh脚本,而从hiveserver2.sh脚本可以看出,hive服务的入口为HiveServer2类,因此我们需要通过分析HiveServer2

上次写了hive metastore的partition的生命周期,但是简略概括了下alter_partition的操作,这里补一下alter_partition,因为随着项目的深入,发现它涉及的地方较多,比如insert into 时如果路径存在情况下会调用alter_partition,调用insert overwrite语句时,也会调用该方法, 入口依旧是Hive.java这个类: public void alterPartition(String dbName, String tblNa

不要问我为什么,因为爱,哈哈哈哈...进入正题,最近做项目顺带学习了下hive metastore的源码,进行下知识总结. hive metastore的整体架构如图: 一.组成结构: 如图我们可以看到,hive metastore的组成结构分为 客户端 服务端 ,那么下来我们逐一进行分析: 1.客户端  从代码的角度来看:尼玛太多了..我们从入口HIVE开始看,可以找到MetaStoreClient客户端的创建: private IMetaStoreClient createMetaStore

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#spark2.2.0源码编译 #组件:mvn-3.3.9 jdk-1.8 #wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0.tgz ---下载源码 (如果是Hive on spark---hive2.1.1对应spark1.6.0) #tar zxvf spark-2.2.0.tgz ---解压 #cd spark-2.2.0/dev ##修改make-distribution.sh的MVN路径为$M2_HO

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TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools

2017年的秋招彻底结束了,感觉Java上面的最常见的集合相关的问题就是hash--系列和一些常用并发集合和队列,堆等结合算法一起考察,不完全统计,本人经历:先后百度.唯品会.58同城.新浪微博.趣分期.美团点评等都在1.2--面的时候被问过无数次,都问吐了&_&,其他公司笔试的时候,但凡有Java的题,都有集合相关考点,尤其hash表--现在总结下. 2016-12-15 更新:Java 8 对 HashMap 的改进 2016-12-12 整理jdk 1.8之前的HashMap实现 2

Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420-8 2015年3月出版 定价:68.00元 304页 16开 编辑推荐 Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐 1.本书全面.系统地介绍了Spark源码,深入浅出,

YARN DistributedShell源码分析与修改 YARN版本:2.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述 2 YARN DistributedShell不能满足当前需求 2.1 功能需求 2.2 YARN DistributedShell对需求的支持情况 2.3 需要对YARN DistributedShell进行的修改 3 YARN DistributedShell源码获取 4 YARN DistributedShell源码分析

就像开发一样, 这篇文档如果没有人关心和维护, 里面的内容就会变得老旧, 过时而不再具有参考价值. 所以, 我希望所有看到并喜欢这篇文档的人都一起来维护它. 放心大胆的提交 Pull Request 和 Issue 吧!! 广告日志与标签数据均落在Hive表,并且ES官方提供与Hive的集成.因此,我们首选用Hive向ES写数据.首先,采用ES做数据存储,创建表如下: add jar /path/elasticsearch-hadoop-2.3.1.jar; create external ta

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来