类似: 在MYSQL里面我们可以这样的执行SQL select a.Community,a.PID,b.spidertime,b.comm,b.showings,b.room from lianjia_list a ,RentHouse_lianjia b where a.site = 7 and b.city='北京' and b.comm like %a.Community%; 不行我们可以这样 select a.Community,a.PID,b.spidertime,b.comm,b.s

本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理.第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理. Hive Hive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据. Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件,通过

完整PDF下载:<HIVE简明教程> 前言 Hive是对于数据仓库进行管理和分析的工具.但是不要被“数据仓库”这个词所吓倒,数据仓库是很复杂的东西,但是如果你会SQL,就会发现Hive是那么的简单,简单到甚至不用学就可以使用Hive做出业务需求所需要的东西. 但是Hive和SQL毕竟不同,执行原理.优化方法,底层架构都完全不相同. 大数据离线分析使用Hive已经成为主流,但是目前市面上Hive相关的中文书籍只有一本<Hive编程指南>,对于不懂技术的数据分析人员来说,这本书有些繁琐

一.Hive概念 Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了Hive,Hive是一种用SQL语句来读写.管理存储在分布式存储设备上的大数据集的数据仓库框架. 1. 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能. 2. Hive是用类似SQL的方式来读写.管理数据的,但是底层最终是将语句转换为一个个的MapReduce Job来执行的. 3. Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL).元数据信息包括: Owner

(笔者自己做记录) 1.Hive内外部表的区别删除表是否影响外部数据2.Hive如何做到权限管理hive下可以修改配置后创建用户管理,但是仅仅是为了防止误操而已,如果要真的为了安全操作建议使用 Kerberos3.Hive的数据倾斜和调优key分布不均匀造成 去null 调节参数hive.map.aggr=truemap端聚合,相当于combinerhive.groupby.skewindata=true4.Hive文件压缩格式有哪些?压缩效率如何 开启压缩 set hive.exec.comp

一.产生背景 1.MapReudce编程繁琐,需要编写大量的代码 2.HDFS中存放的都是文件,在HDFS中没有Scheme的概念,无法用SQL进行快速的查询. 二.Hive的概念 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行.它使用一种使用类似于SQL的查询语句直接作用在分布式存储文件系统之上的数据仓库工具,用于解决海量结构化的日志数据统计问题. Hive的数据存储在HD

Apache的顶级项目,(java) 2008年Facebook公司开源给Apache基金会 官网:http://hive.apache.org/ hive 将SQL转换成MapReduce程序,并将程序提交到YARN 集群运行,不会自动生成结果文件 直接 读取HDFS上的数据 然后处理 sql query(查询) 概念:未定 hive 是基于Hadoop的一个开源数据仓库工具 能够将结构化数据映射成为一张数据库表(二维表), 底层依赖HDFS存储数据,Hive的本质是HQL语句转化成MR程序,

Hive介绍及安装 介绍: Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案.由于Hadoop本身在数据存储和计算方面有很好的可扩展性和高容错性,因此使用Hive构建的数据仓库也秉承了这些特性. 简单来说,Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口,可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行,这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析,而不必使用编程语言开发MapReduce那么麻烦. Hive就是我们所说的使用传统的sql来分析海量数据的工具.可以把

hive中空值判断基本分两种 (1)NULL 与 \N hive在底层数据中如何保存和标识NULL,是由 alter table name SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\N'); 参数控制的 比如: 1.设置 alter table name SET SERDEPROPERTIES('serialization.null.format' = '\N');  则:底层数据保存的是'\N',通过查询显示的是'NULL' 这时如

Hive组织数据包含四种层次:DataBase --> Table --> Partition --> Bucket,对应在HDFS上都是文件夹形式. 数据库和数据仓库的区别: 1). 数据库内数据是动态变化的,而数据仓库内数据是静态的,是用来存储数据的(一次写入多次读取) 2). 数据库中的数据结构比较复杂,而数据仓库中数据结构简单 3). 数据库在操作数据时要求响应速度快,即实时的进行增删改查:而数据仓库响应时间比较长 Hive架构 1) 元数据:Metastore 包括:数据库.表

https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html http://www.360doc.com/content/16/1006/23/15257968_596289341.shtml 1.什么是hive 基于 Hadoop 的一个数据仓库工具:hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储,hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度

构建在Hadoop之上的数据仓库,数据计算使用MR,数据存储使用HDFS         由于数据计算使用mapreduce.因此通经常使用于进行离线数据处理 Hive 定义了一种类 SQL 查询语言--HQL         类似SQL,但不全然同样 可觉得是一个HQL-->MR的语言翻译器. 简单,easy上手 有了Hive,还须要自己写MR程序吗?         Hive的HQL表达的能力有限                 迭代式算法无法表达                 有些复杂运

1. Hive是什么 1.1 hive的概念 Hive:由Facebook开源,用于解决海量(结构化日志)的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能.     本质是:将Hive SQL转化成MapReduce程序 1.2 Hive与数据库的区别 Hive 具有 SQL 数据库的外表,但应用场景完全不同. Hive 只适合用来做海量离线数据统计分析,也就是数据仓库. 1.3 Hive的优缺点 优点 操作接口采用类SQL语

Hive 快速入门(全面) 2018-07-30 16:11:56 琅琊山二当家 阅读数 4343更多 分类专栏: hadoop 大数据   转载: https://www.codercto.com/a/5110.html 前言 我写这篇文章的目的是尽可能全面地对Hive进行入门介绍,这篇文章是基于hive-1.0.0版本介绍的,这个版本的Hive是运行在MapReduce上的,新的版本可以运行在Tez上,会有一些不同. Hive是对数据仓库进行管理和分析数据的工具.但是大家不要被“数据仓库”这

Hive简介 什么是Hive Hive由Facebook实现并开源 是基于Hadoop的一个数据仓库工具 可以将结构化的数据映射为一张数据库表 提供HQL(Hive SQL)查询功能 底层数据是存储在HDFS上 Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行 使不熟悉MapReduce的用户很方便地利用HQL处理和计算HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据计算 为什么使用Hive ​ 直接使用MapReduce所面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapRedu

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一.根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类: 技术元数据,如表的存储结构结构.文件的路径 业务元数据,如血缘关系.业务的归属 过程元数据,如表每天的行数.占用HDFS空间.更新时间 而基于这3类元数据"搭建"起来的元数据系统,通常又会实现如下核心功能: 1. 血缘关系 如表级别/字段级别的血缘关系,这些主要体现在我们日常的SQL和ETL任务里. 2. 大数据集群计算资源管理 针对利用不同的计算引擎如Spark/Flink/

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S

http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/39288715 2014年9月11日,Spark1.1.0忽然之间发布.笔者立即下载.编译.部署了Spark1.1.0.关于Spark1.1的编译和部署,请参看笔者博客Spark1.1.0 源码编译和部署包生成 .       Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib,sparkSQL1.1.0主要的变动有: 增加了JDBC/ODBC Server(ThriftServer),

将这段时间的一些基于大数据方案的BI知识点暂时做些规整,可能还存在较多问题,后续逐步完善修改. 数据模型: 1.星型模型和雪花模型,同样是将业务表拆分成事实表和纬度表:例如一个员工数据表,可以拆分为员工事实表和职位维度表.时间维度表等: 上面这个例子实时上不恰当,事实表更多的应该是记录一类事务,比如客户订单.操作记录等. 2.星型模型与雪花模型的区别在于,例如时间维度表,前者设计为年.月.日为一条记录,后者是年.月.日分别为三张表,再次用外键关联: 3.我们可以在维度表中添加额外信息诸如分类,比

1.Hadoop的主要应用场景: a.数据分析平台. b.推荐系统. c.业务系统的底层存储系统. d.业务监控系统. 2.开发环境:Linux集群(Centos64位)+Window开发模式(window10,64位操作系统).   使用技术:hadoop,hbase,hive,flume,oozie,sqoop,nginx,tomcat,spring,mybatis,springmvc,mysql等等.Hdfs为海量的数据提供存储,MapReduce为海量的数据提供计算.     此项目使用