hive架构设计及源码研究_幽灵之使的博客-CSDN博客
hive架构设计及源码研究
幽灵之使
于 2016-09-11 03:05:07 发布
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hbase + hadoop + hive + presto
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hive架构解析及与hdfs关系创建hive整合hbase的表总结Hive中SQL的优化技巧[解决]Hive表分区被锁的情况Hive计算引擎切换详解大数据数据仓库分层架构【解决】hive与hbase表结合级联查询的问题
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hive架构解析及与hdfs关系创建hive整合hbase的表总结Hive中SQL的优化技巧[解决]Hive表分区被锁的情况Hive计算引擎切换详解大数据数据仓库分层架构【解决】hive与hbase表结合级联查询的问题
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基于Spark的大数据分析工具Hive的研究(毕业论文).caj
04-17
基于Spark的大数据分析工具Hive的研究(毕业论文)
hive元数据生成建表语句
01-26
可以从hive元数据生成建表语句的资源。包括表结构、分区等信息
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基于大数据平台的毕业设计
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前言
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的…
所以就抽空写一写自己毕业设计的一个思路，大数据是我实习自学的，这个思路是我当初自己想的，就当做一份参考吧。
在我毕业那年，同学们毕业设计大多都是以Java语言开发的各种管理系统、xx商城为主，包括我刚开始的想法也是这样的。这也是计算机专业很常见的毕业设计选题。
这种选择的好处就是简单，网上模板多。动手能力强的同学，直接去github上拉下来源码，稍微修改一下，一个毕业设计项目就完成了。动手能力弱的同学，也可
基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析的设计与实现
XiaoLin
03-05
3386
摘要
随着大数据时代的到来，企业挖掘出隐藏巨大的数据价值给带来了更多的市场机会。大数据存储，处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势，因此，将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析，搭建一个大数据集群平台，用于通过电商案例的存储，处理，分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战
数仓的总体设计
数据仓库概念
DataWarehouse是一套策略，可为公司提供决策和数据支持。
数仓分层概述
根据实际生产情况，数据仓库通常分为三层。
数据引入层:将采集到的数据不做处理导入到数据仓库，数据的类型结
Hadoop之Hive架构与设计
耕耘——从菜鸟到高手的蜕变
08-12
145
Hive是Apache Hadoop的正式子项目，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。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是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以在Hadoop中对大规模数据进行存储、查询和分析的机制。...
Hive架构设计原理
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Hive架构设计原理
一、架构设计
特别说明：hive2.2以后版本变化较大，去掉了HWI模块，HiveCLI模式也直接采用了beeline链接
二、运行流程
三、基本使用
1.在能操作hive的用户下,hive回车
[dingtao@cluster3 ~]$ hive
2.此时已进入hive cli,这里的操作和MySQL里基本一致,!exit 或是 !quit均可以退出,老版本exit
3.操作总结
使用简单
面向数据和业务编程
hive数据模型
数据类型
1.数值型
类型
说明
Hive架构图
最新发布
qq_66563605的博客
09-13
628
hive1
大数据统计分析毕业设计_【本科】毕业设计（论文）撰写规范
weixin_40002692的博客
12-14
1737
1 内容及要求1.1 封面毕业设计(论文)封面统一规范格式。学生可登录西安石油大学继续教育学院网站下载或向所在函授站(点)索取。1.2 扉页扉页为“毕业设计(论文)任务书”。任务书应由指导教师填写或打印，“指导教师签名、学生签名”栏用钢笔填写，不得打印。1.3 题目毕业设计(论文)题目应该明确、精练、有概括性。通过题目能大致了解毕业设计(论文)的内容、专业的特点和学科的范畴。题目的字数要...
大数据必知必会 | Hive架构设计和原理
zjjcchina的博客
10-12
65
Hive
我们在上一节讲到，MapReduce 虽然只有 map 和 reduce 这两个函数，但几乎可以满足任何大数据分析和机器学习的场景。不过，复杂的计算可能需要使用多个 job 才能完成，这些 job 之间还需要根据其先后依赖关系进行作业的编排，开发比较复杂。
在 Hadoop 出现之前，大部分的数据分析人员基本都用 SQL 语句分析数据库中的数据，如果让这些数据分析人员重新学习一下 Hadoop 支持的开发语言，将会耗费巨大的人力成本和学习成本。
...
hive底层原理 sql执行过程_hive工作原理之SQL源码解析
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hive自带的sql查询最终是转化成mapreduce任务进行。如何转换的呢？分为如下几步：1、antlr词法解析器解析SQL成Abstract Syntax Tree即AST树2、基于AST树解析成若干query block即QB，QB和QBParseInfo其实是hive源码里面的Bean，是SQL解析的关键类下边是QB的关键几个成员如下：public classQB {private sta...
Hive 源码解析一：Driver
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解析hive的命令行客户端如何处理sql文
1.大数据组件之-----------HIVE（底层源码分析）
sandy
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1.HIVE是数据仓库，先标记一下，晚上学习。
Hive架构设计总结
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09-08
53
一角色名称
user interface,Metestore,hiveserver2,Driver
二角色作用
userInterface分为，hiveCli,hiveClient,hwi，其中最常用的是cli，cli启动的时候，会同时启动一个hive副本。client是hive的客户端，用户连接至hiveserver,在启动client模式的时候需要指出hiveserver所在节点，并在该节点启动hiveserver,作为用户与hive交互的窗口。
metestore用于存储元数据，包括表库分区信息，.
【数据分析实例】1 亿条淘宝用户行为Hive数据分析
微信号：RunsenLiu
03-01
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【数据分析实例】1 亿条淘宝用户行为Hive数据分析
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1.Hive的架构
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①其中，最常用的是CLI，即Shell命令行；
②JDBC/ODBCClient是Hive的Java客户端，与使用传统数据库JDBC的方式类似，用户需要连接至Hive Server；
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Hive将元数据存储...
Hive 体系架构
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12-16
2792
Hive 为C/S模式，其体系架构如下：
Hive
Hive 使用的数据在 HDFS 中，Hive 的 HQL 将转为 MR、Tez 或 Spark 后，在 Hadoop 集群上运行。
Hive 的三种运行模式：内嵌模式、本地模式、远程模式。
内嵌模式（Local/Embedded Metastore Database（Derby））：该模式一般用来练手和测试使用，Hive 在运行时会在部署目录色生成一个 Derby 文件和一个 metastore_db 目录。
本地模式（Local/Embedded M
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什么是Hive？
数据仓库：存储、查询、分析大规模数据
SQL语言：简单易用的类SQL查询语言
编程模型：允许开发者自定义UDF、Transform、Mapper、Reducer，来更简单地完成复杂MapReduce无法完成的工作
数据格式：处理Hadoop上任意数据格式的数据，或者使用优化的格式存储Hadoop上的数据，RCFile，ORCFile，Parquest
数据服务：H
大数据培训Hive架构思想与设计原理
weixin_45695430的博客
04-29
37
Hive
MapReduce 虽然只有 map 和 reduce 这两个函数，但几乎可以满足任何大数据分析和机器学习的场景。不过，复杂的计算可能需要使用多个 job 才能完成，这些 job 之间还需要根据其先后依赖关系进行作业的编排，开发比较复杂。
在 Hadoop 出现之前，大部分的数据分析人员基本都用 SQL 语句分析数据库中的数据，如果让这些数据分析人员重新学习一下 Hadoop 支持的开发语言，将会耗费巨大的人力成本和学习成本。
所以，就有聪明的小伙伴想到，如果能根据 SQL 自动生成 Map
Hive源码阅读--导读
寒暄的博客
08-21
1452
总述
Hive的执行流程大致分为两部分，即任务的提交与返回,命令的编译与执行。
前者在CliDriver类中流转，后者主要在Driver与ParseDriver类，核心编译在BaseSemanticAnalyzer和QueryPlan类中。
任务的提交与返回
调用顺序：
main --(程序的开始)–>
run --(任务的开始，读取用户传参与相关配置，初始化日志)–>
executeDriver --(确保传入的语句是一条完整的SQL或命令)–>
processLine --(
详解Hive-Driver——细读Hive源码（四）
wotkk的博客
07-07
3894
接着上一篇来说执行入口的分析，CliDriver最终将用户指令cmd提交给了Driver的run方法（针对常用查询语句而言），在这里用户的cmd将会被编译，优化并生成MapReduce任务进行执行。
所以Driver也是Hive的核心，他扮演了一个将用户查询和MapReduce Task转换并执行的角色，下来我们就来看看Driver是如何实现的？
run函数：
public Command
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