1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

Hive只在一个节点上安装即可: 1.上传tar包:这个上传就不贴图了,贴一下上传后的,看一下虚拟机吧: 2.解压操作: [root@slaver3 hadoop]# tar -zxvf hive-0.12.0.tar.gz 解压后贴一下图: 3:解压缩以后启动一下hive: 4:开始操作sql: 好吧,开始没有启动集群,输入mysql创建数据库命令,直接不屌我,我也是苦苦等待啊: 5:启动我的集群,如下所示,这里最后帖一遍部署以后集群关了,重新开启集群的步骤,不能按照部署集群的时候进行格式化一

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

转载:http://www.cnblogs.com/yaojingang/p/5446310.html 在了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree 逻辑层优化器进行O

Hive将SQL转化为MapReduce的过程: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree 逻辑层优化器进行OperatorTree变换,合并不必要的ReduceSinkOperator,减少shuffle数据量 遍历OperatorTree,翻译为MapReduce任务 物理层优化器进行MapReduc

原文:[SQL Server DBA]日常巡检语句3:特定监控(阻塞.top语句.索引.作业) 1.查询阻塞信息.锁定了哪些资源 --1.查看阻塞信息 select spid,loginame,waitresource from master..sysprocesses where blocked <> 0 /* spid loginame waitresource 53 ggg-PC\Administrator RID:1:1:1385:0 */ --2.查看语句 dbcc inputbuf

sql有有四中基本语句,分别是增删改查,在建立model后如何生成这四中sql语句,降低开发时间. 我们先模拟出一张学生表: public class Student { public int id { get; set; } public string name { get; set; } public int math { get; set; } //数学成绩 public DateTime createTime { get; set; } } 首先我们来看看增加,也就是插入语句.插入语句语

<?php header("Content-type:text/html;charset=utf8"); //PHP操作数据库的函数 function phpsql($dbconfig,$type,$field='',$data=array(),$condition=array(),$join=array()){ //判断存不存在数据库连接主机 if(!isset($dbconfig['host'])){ return "数据库连接主机不存在"; } //判断

日常的OLTP环境中,有时会涉及到一些统计方面的SQL语句,这些语句可能消耗巨大,进而影响整体运行环境,这里我为大家介绍如何利用SQL Server中的”类MapReduce”方式,在特定的统计情形中不牺牲响应速度的情形下减少资源消耗. 我们可能经常会利用开窗函数对巨大的数据集进行分组统计排序.比如下面的例子: 脚本环境 /* This script creates two new tables in AdventureWorks: dbo.bigProduct dbo.bigTransacti

写在前面一: 本文总结基于HBase的SQL查询系统--Salesforce phoenix 写在前面二: 环境说明: 一.什么是Phoenix 摘自官网: Phoenix是一个提供hbase的sql操作的框架,Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL中间层. Phoenix全然使用Java编写,代码位于GitHub上,而且提供了一个client可嵌入的JDBC驱动.对于简单的低延迟查询,其性能量级为毫秒.对于百万级别的行数来说,其性能量级为秒.Phoenix并非像HBase那样 用于m

Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的mapper 和reducer 作为插件

一个执着于技术的公众号 一.基础 1.登录数据库 mysql -uroot -p123123 2.创建数据库 create database <数据库名> 3.删除数据库 drop database dbname 4.备份sql server --- 创建 备份数据的 deviceUSE masterEXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:mssql7backupMyNwind_1.dat'--- 开始 备份BACKUP DATABASE pub

(1)      选择最有效率的表名顺序 ( 只在基于规则的优化器中有效 ) : ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名, FROM 子句中写在最后的表 ( 基础表driving table) 将被最先处理,在 FROM 子句中包含多个表的情况下 , 你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有 3 个以上的表连接查询 , 那就需要选择交叉表 (intersection table) 作为基础表 , 交叉表是指那个被其他表所引用的表 . (2)      WHERE

LINQ to SQL语句(1)之Where 适用场景:实现过滤,查询等功能. 说明:与SQL命令中的Where作用相似,都是起到范围限定也就是过滤作用的,而判断条件就是它后面所接的子句.Where操作包括3种形式,分别为简单形式.关系条件形式.First()形式.下面分别用实例举例下: 1.简单形式: 例如:使用where筛选在伦敦的客户 var q = from c in db.Customers where c.City == "London" select c; 再如:筛选19

https://blogs.msdn.microsoft.com/apgcdsd/2011/01/10/sql-1/ 一.引言 一个凸现在很多开发者或数据库管理员面前的问题是数据库系统的性能问题.性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化.本文通过一个例子讲述如何应用简化技术来优化SQL 语句,也讨论在系统设计阶段应该考虑的和语句性能密切相关的一些问题. 如果读者不知道应该优化数据库系统的哪些SQL语句,那么建议

经典SQL语句大全(绝对的经典) 一.基础 1.说明:创建数据库CREATE DATABASE database-name 2.说明:删除数据库drop database dbname3.说明:备份sql server--- 创建 备份数据的 deviceUSE masterEXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'--- 开始 备份BACKUP DATABASE pubs TO testBac

MS   SQL   Server查询优化方法查询速度慢的原因很多,常见如下几种 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)          2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.          3.没有创建计算列导致查询不优化.          4.内存不足          5.网络速度慢          6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)          7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)   

一.基础 1.说明:创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2.说明:删除数据库 drop database dbname 3.说明:备份sql server --- 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4.说明:创建