sss /** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information * regarding copyright ownership. The ASF licenses this file * t

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

目录 版本 起点 客户端--Beeline 服务端 Hive-jdbc TCLIService.Iface客户端请求 流程 SparkThrift 主函数HiveThriftServer2 ThriftHttpCLIService/ThriftBinaryCLIService ThriftHttpCLIService 小结 SparkSQLCLIService SparkSQLCLIService SparkSQLSessionManager SparkExecuteStatementOpera

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

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

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

#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

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

[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 目录 [源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 概念 1.2 疑问 1.3 UDAF示例代码 0x02 批处理 2.1 代码 2.2 计划生成 2.3 执行 2.4 状态管理 2.5 总结 0x03 流处理 3.1 示例代码 3.2 计划生成 3.3 执行 & 状态管理 3.3.1 接受到一个新输入 3.3.2 windowState & UDAF执行 3.3.3 State & 结果

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

UDAF简介 UDAF是用户自定义聚合函数.Hive支持其用户自行开发聚合函数完成业务逻辑. 通俗点说,就是你可能需要做一些特殊的甚至是非常扭曲的逻辑聚合,但是Hive自带的聚合函数不够玩,同时也还找不到高效的等价玩法,那么,这时候就该自己写一个UDAF了. 而从实现上来看,Hive的UDAF分为两种: Simple.即继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF类,并在派生类中以静态内部类的方式实现org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UD

本课程主要讲解目前大数据领域最热门.最火爆.最有前景的技术——Spark.在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战.课程会涵盖Scala编程详解.Spark核心编程.Spark SQL和Spark Streaming.Spark内核以及源码剖析.性能调优.企业级案例实战等部分.完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等传统软件开发工程

卷首语 前一篇文章hive UDAF开发入门和运行过程详解(转)里面讲过UDAF的开发过程,其中说到如果要深入理解UDAF的执行,可以看看求平均值的UDF的源码 本人在看完源码后,也还是没能十分理解里面的内容,于是动手再自己开发一个新的函数,试图多实践中理解它 函数功能介绍 函数的功能比较蛋疼,我们都知道Hive中有几个常用的聚合函数:sum,max,min,avg 现在要用一个函数来同时实现俩个不同的功能,对于同一个key,要求返回指定value集合中的最大值与最小值 这里面涉及到一个难点,函

介绍 hive的用户自定义聚合函数(UDAF)是一个很好的功能,集成了先进的数据处理.hive有两种UDAF:简单和通用.顾名思义,简单的UDAF,写的相当简单的,但因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,如可变长度参数列表.通用UDAF可以使用​​所有功能,但是UDAF就写的比较复杂,不直观. 本文只介绍通用UDAF. UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用,hive的group by对于每个分组,只能返回一条记录,这点和mysql不一样,切记. UDA

说明 这篇文章是来自Hadoop Hive UDAF Tutorial - Extending Hive with Aggregation Functions:的不严格翻译,因为翻译的文章示例写得比较通俗易懂,此外,我把自己对于Hive的UDAF理解穿插到文章里面. udfa是hive中用户自定义的聚集函数,hive内置UDAF函数包括有sum()与count(),UDAF实现有简单与通用两种方式,简单UDAF因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,已经被弃用了:在这篇博文中我们

介绍 hive的用户自定义聚合函数(UDAF)是一个很好的功能,集成了先进的数据处理.hive有两种UDAF:简单和通用.顾名思义,简单的UDAF,写的相当简单的,但因为使用Java反射导致性能损失,而且有些特性不能使用,如可变长度参数列表.通用UDAF可以使用​​所有功能,但是UDAF就写的比较复杂,不直观. 本文只介绍通用UDAF. UDAF是需要在hive的sql语句和group by联合使用,hive的group by对于每个分组,只能返回一条记录,这点和mysql不一样,切记. UDA

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

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