目录 课程大纲(HIVE增强) 3 1. Hive基本概念 4 1.1 Hive简介 4 1.1.1 什么是Hive 4 1.1.2 为什么使用Hive 4 1.1.3 Hive的特点 4 1.2 Hive架构 5 1.2.1 架构图 5 1.2.2 基本组成 5 1.2.3 各组件的基本功能 5 1.3 Hive与Hadoop的关系 6 1.4 Hive与传统数据库对比 6 1.5 Hive的数据存储 6 2. Hive基本操作 7 2.1 DDL操作 7 2.1.1 创建表 7 2.1.2

thrift 的原理和使用 Thrift 架构 Thrift是一个跨语言的服务部署框架,最初由Facebook于2007年开发,2008年进入Apache开源项目.Thrift通过IDL(Interface Definition Language,接口定义语言)来定义RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)的接口和数据类型,然后通过thrift编译器生成不同语言的代码(目前支持C++,Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Hask

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 Hive的工作原理简单来说就是一个查询引擎 先来一张Hive的架构图: Hive的工作原理如下: 接收到一个sql,后面做的事情包括:1.词法分析/语法分析 使用antlr将SQL语句解析成抽象语法树-AST2.语义分析 从Megastore获取模式信息,验证SQL语句中队表名,列名

spark 2.1.1 一 启动命令 启动spark thrift命令 $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh 然后会执行 org.apache.spark.deploy.SparkSubmit --class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2 二 启动过程及代码分析 hive thrift代码详见:https://www.cnblogs.com/barneywill/p/101

什么是Hive 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,并提供类SQL查询功能. Hive架构图 Jobtracker是hadoop1.x中的组件,它的功能相当于: Resourcemanager+AppMaster TaskTracker 相当于:  Nodemanager  +  yarnchild Hive的特点 1. 可扩展 Hive可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务. 2.延展性 Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自

Hadoop Hive与Hbase整合+thrift 1.  简介 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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive_hba

hdfs: hdfs官方文档 深入理解HDFS的架构和原理 https://blog.csdn.net/kezhong_wxl/article/details/76573901 HDFS原理解析(总体架构,读写操作流程) http://www.cnblogs.com/duanxz/p/3874009.html 经典漫画讲解HDFS原理 https://blog.csdn.net/scdxmoe/article/details/50904881 独家 | 一文读懂Hadoop(二)HDFS(上)

大数据的仓库Hive学习  10期-崔晓光 2016-06-20  大数据   hadoop   10原文链接 我们接着之前学习的大数据来学习.之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统,可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别,为了使用方便,产生了针对大数据存储的数据仓库Hive. 一.是什么 1.概念 Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据. 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 Hive主要分为以下几个部分 ⽤户接口1.包括CLI,JDBC/ODBC,WebUI元数据存储(metastore)1.默认存储在⾃带的数据库derby中,线上使⽤时⼀般换为MySQL驱动器(Driver)1.解释器.编译器.优化器.执⾏器Hadoop1.⽤MapReduce 进⾏计

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

1.Phoenix二级索引机制 http://www.tuicool.com/articles/FfMz6bq http://itindex.net/detail/50681-phoenix-sql-hbase/ Phoenix SQL Grammer http://forcedotcom.github.io/phoenix/index.html 2.Hive Hive语法 http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/03/05/2944510.ht

转载来自: https://blog.csdn.net/qq_40990732/article/details/80914873 https://blog.csdn.net/tp15868352616/article/details/80891057 相关概念 1.Metadata概念: 元数据包含用Hive创建的database.table等的元信息.元数据存储在关系型数据库中.如Derby.MySQL等. 2.Metastore作用: 客户端连接metastore服务,metastore再去

mysql安装,hive环境的搭建 ambari部署hadoop 博客大牛:董的博客 ambari使用 ambari官方文档 hadoop 2.0 详细配置教程 使用Ambari快速部署Hadoop大数据环境 hadoop相关shell命令 Ambari安装指南 Hadoop之hive学习 Hive 安装.配置.建表 hive内部表与外部表区别 Hadoop集群之Hive安装配置 基于Hadoop数据仓库Hive1.2部署及使用 hive元数据库配置.metadata Hadoop+Hive环境

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 本文介绍Hive的使用原理及命令行.Java JDBC对于Hive的使用. 在Hadoop项目中,HDFS解决了文件分布式存储的问题,MapReduce解决了数据处理分布式计算问题,之前介绍过Hadoop生态中MapReduce(以下统称MR)的使用,大数据系列之分布式计算批处理引擎

一.安装brew包管理工具 不想Ubuntu自带apt,redhat自带yum,mac是不自带包管理工具的.需要自己安装,最常用的是brew,Homebrew简称brew,OSX上的软件包管理工具,在Mac终端可以通过brew安装.更新.卸载软件. ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 一路按enter即可. brew命令最常用的三条语句搜索(s

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat

由浅入深了解Thrift(一)——Thrift介绍与用法 由浅入深了解Thrift(二)——Thrift工作原理 由浅入深了解Thrift(三)——Thrift server端的几种工作模式分析

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-ten-years-part03 编者按:Hadoop于2006年1月28日诞生,至今已有10年,它改变了企业对数据的存储.处理和分析的过程,加速了大数据的发展,形成了自己的极其火爆的技术生态圈,并受到非常广泛的应用.在2016年Hadoop十岁生日之际,InfoQ策划了一个Hadoop热点系列文章,为大家梳理Hadoop这十年的变化,技术圈的生态状况,回顾以前,激励以后. 近十年来,随着Hadoop生态系统

Netty学习——Thrift的入门使用 希望你能够,了解并使用它.因为它是一个效率很高的框架 官网地址:http://thrift.apache.org/ 1.Thrift数据类型 一门技术如果需要支持多门语言,那么这门技术的字符类型肯定会很少,因为数据类型需要是多门语言的交集.Thrift 不支持无符号类型,因为很多编程语言不存在无符号类型,如java byte:有符号字节 i16:16位有符号整数 i32:32位有符号整数 i64:64位有符号整数 doubule: 64位的浮点数 str