1、Hbase HBase是一个基于HDFS的分布式专栏数据库。 当您需要实时读/写随机访问一个非常大的数据集时，Hadoop应用程序才能使用。...HBase的关键在于它不关心数据类型，在同一列中存储一行中的整数和另一行中的字符串。 它存储一个键值对并存储版本化的数据。...查询规划器将用Pig Latin编写的查询映射，然后将其缩小，然后在Hadoop集群上执行。使用Pig，你可以创建自己的功能来做特殊处理。在简单的MapReduce中，编写表之间的连接是非常困难的。...MapReduce编程模型可以被认为是由三个不同的阶段组成，即处理输入记录，形成相关的记录和处理组到输出。在MapReduce中，前两个步骤由映射器处理，第三步由reducer处理。...而且，Hive支持创建表，创建视图，创建索引和DML（如seleect，where子句，group by,order by和join）的DDL。
以下先以一个简单的例子说明利用hadoop Map/Reduce程序和Hive实现hadoop word count的例子。 ?...图：reduce端join的任务执行流程 1.4 与一般SQL的区别 Hive 视图与一般数据库视图 Hive视图与一般数据库视图作用角色相同，都是基于数据规模缩减或者基于安全机制下的某些条件查询下的数据子集...Hive视图只支持逻辑视图，不支持物化视图，即每次对视图的查询hive都将执行查询任务，因此视图不会带来性能上的提升。...作为Hive查询优化的一部分，对视图的查询条件语句和视图的定义查询条件语句将会尽可能的合并成一个条件查询。...Hive仍然处在不断的发展之中，将HQL理解成Mapreduce程序、理解Hadoop的核心能力是更好的使用和优化Hive的根本。
包含映射器，Reducer和驱动程序类的JAR文件 26.说明为什么我们不能在mapper中执行“聚合”（加法）？...它从特定“节点”上的“映射器”接收输入，并将输出发送到“缩减器”。“合并器”通过减少需要发送到“缩减器”的数据量来帮助提高“ MapReduce”的效率。...Apache Pig是一个平台，用于分析代表Yahoo开发的数据流的大型数据集。它旨在提供对MapReduce的抽象，从而减少编写MapReduce程序的复杂性。...“ SerDe”是“ Serializer”和“ Deserializer”的组合。“ Hive”使用“ SerDe”（和“ FileFormat”）读取和写入表的行。...40.“ Hive”存储表数据的默认位置是什么？ Hive存储表数据的默认位置在/ user / hive / warehouse中的HDFS中。
重要的提醒 Hive Interpreter将被弃用并合并到JDBC Interpreter中。您可以使用具有相同功能的JDBC解释器使用Hive Interpreter。...可选）驱动程序使用的其他属性 ${prefix}.driver 驱动程序类路径 %hive(${prefix}) ${prefix}.url 的网址 %hive(${prefix}) ${prefix...它可以像%hive(${prefix})。 概述 在Apache Hive™ 数据仓库软件便于查询和管理驻留在分布式存储大型数据集。...Hive提供了一种机制来将结构投影到这些数据上，并使用类似SQL的语言HiveQL查询数据。...同时，这种语言还允许传统的map/reduce程序员在HiveQL中表达这种逻辑不方便或低效时插入自定义映射器和缩减器。
Hive 05 Hive是一种交互式的、简单的、类似sql的脚本语言，用于查询存储在HDFS中的数据。虽然我们可以使用Java来处理HDFS，但是许多数据程序员最习惯使用SQL。...您可以编写特别查询并分析存储在HDFS中的大型数据集。当用Hive查询语言编写这种逻辑不方便或效率低下时，程序员可以插入他们的定制映射器和缩减器。...Hive可以分为以下几个部分: 元数据存储：包含关于分区、列和系统目录的元数据。 驱动程序:为HQL (Hive查询语言)语句生命周期提供管理。 查询编译器:将HQL编译成一个有向无环图。...除了Map和Reduce操作之外，Spark还支持流数据、SQL查询、机器学习和图形数据处理。除此之外，它还减少了维护单独工具的管理问题。...其优点在于Phoenix提供了一些特性，比如跳过全表扫描、提高整个系统的性能、服务器/客户机端并行化、过滤器下推和Phoenix查询服务器，从而将处理与应用程序、事务和辅助索引解耦。
Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。...算法： MapReduce计划分三个阶段执行，即映射阶段，shuffle阶段，并减少阶段。 映射阶段：映射或映射器的工作是处理输入数据。...减少阶段：这个阶段是：Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。 ?...图4 MapReduce 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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行...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 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
算法： MapReduce计划分三个阶段执行，即映射阶段，shuffle阶段，并减少阶段。 映射阶段：映射或映射器的工作是处理输入数据。...减少阶段：这个阶段是：Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。...(图四)MapReduce 2.3 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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce...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 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。...(图五)HIVE体系架构图 由上图可知，hadoop和mapreduce是hive架构的根基。
算法： MapReduce计划分三个阶段执行，即映射阶段，shuffle阶段，并减少阶段。 映射阶段：映射或映射器的工作是处理输入数据。...减少阶段：这个阶段是：Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。...[img59cb282ff0b8c.png] (图四)MapReduce 2.3 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，并提供完整的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 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。...[img59cb2837925fc.png] (图五)HIVE体系架构图 由上图可知，hadoop和mapreduce是hive架构的根基。
（如 Hive 数据表）时，系统将忽略不存在的文件：当从元数据缓存中获取文件列表时，由于缓存更新并非实时，因此可能在实际的文件列表已删除、而元数据缓存中仍存在该文件的情况。...，减少不必要的资源消耗，并简化查询逻辑。...JVM 指标： 通过在be.conf配置文件中设置enable_jvm_monitor=true，可以启用对 BE 节点 JVM 的监控和指标收集，有助于了解 BE JVM 的资源使用情况，以便进行故障排除和性能优化...支持分批获取 Hudi 和 Hive 文件列表，当存在大量数据文件时可以提升数据扫描性能。120 万文件场景下，获取文件列表的时间由390秒缩减到46秒。创建异步物化视图时，禁止使用动态分区。...支持检测 Hive 外表分区数据是否和异步物化视图同步。允许异步物化视图创建索引。问题修复查询优化器修复 SQL Cache 在 truncate paritition 后依然返回旧结果的问题。
内部表 如果Hive中没有特别指定，则默认创建的表都是管理表，也称内部表。由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。...（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了IO读写和网络传输，能提高很多效率） 小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能...，动态分区是基于查询参数的位置去推断分区的名称，从而建立分区 十三、使用过Hive的视图和索引吗，简单介绍一下 可能有的朋友在学习的过程中没机会使用到视图和索引，这里菌哥就简单介绍一下如何在面试的时候回答...，更详细的实操应该等着你们后面去实践哟~ Hive视图 视图是一种使用查询语句定义的虚拟表，是数据的一种逻辑结构，创建视图时不会把视图存储到磁盘上，定义视图的查询语句只有在执行视图的语句时才会被执行...注意：视图是只读的，不能向视图中插入或是加载数据 Hive索引 和关系型数据库中的索引一样，Hive也支持在表中建立索引。适当的索引可以优化Hive查询数据的性能。
最后一层将 HUDI 表落到 DWD 层数据主要是做兼容性，这样下游业务依然可以访问原来的 Hive 表，同时获得时效性的提升，在资源持平情况下，时效性从之前1h40min缩减到40min，也降低了了链路的复杂度...当用户查询HIVE分区的时候，引擎通过 Hive 元数据判断这个日期是否被归档，如果还没有被归档，会通过分区元数据里的HUDI 表和版本把请求路有到HUDI 表上。...宽表模型是指把业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张大宽表。宽表模型因为结构简单，模型可复用度高，数据访问效率等优势，广泛地使用在 BI 和 AI 场景。...支持快照隔离：读取任务和写入任务之间支持快照隔离，上游加工好部分列以后，下游就可以先读这些加工好的部分列。 上图是一个简单的宽表拼接的例子。...第二个是基于HUDI的分析查询场景。我们会参与到社区的建设中，通过构建物化视图减少重复计算加速查询，后续也会引入缓存加速分析查询的场景。这两个方向都有很多地方需要探索和完善。
物化视图 因为多个查询经常需要相同的中间汇总表或联接表，所以可以通过将中间表预先计算和缓存到视图中来避免昂贵、重复的查询部分共享。 查询结果缓存 配置单元过滤并缓存相似或相同的查询。...Hive不会重新计算未更改的数据。当数百个或数千个BI工具和Web服务的用户查询Hive时，缓存重复查询可以大大减少负载。...您提交给Hive的SQL查询的执行方式如下： Hive编译查询。 Tez执行查询。 资源是为整个集群中的应用程序分配的。 Hive更新数据源中的数据并返回查询结果。...简化应用程序开发，具有强大事务保证的操作以及SQL命令的简单语义 您不需要存储ACID表。...您可以使用Cloudera Manager中的安全阀功能来更改属性。 使用分区提高性能 您可以使用分区来显着提高性能。您可以设计Hive表和物化视图分区以映射到文件系统/对象存储上的物理目录。
，文件的元数据信息会分别存储在内存和磁盘中，磁盘中的fsimage作为冷备安全性保障，内存中的数据作为热备做到快速响应请求（+editslog）。...by相关的shuffle操作时，会产生很多小文件；太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask，任务耗时高。...repartition增加了一个新的stage，因此它不会影响现有阶段的并行性；相反，coalesce会影响现有阶段的并行性，因为它不会添加新stage。该写法还支持多个插入查询和命名子查询。...额外补充两者的区别 coalesce，一般有使用到Spark进行完业务处理后，为了避免小文件问题，对RDD/DataFrame进行分区的缩减，避免写入HDFS有大量的小文件问题，从而给HDFS的NameNode...假设当前spark作业的提交参数是num-executor 10 ，executor-core 2，那么就会有20个Task同时并行，如果对最后结果DataFrame进行coalesce操作缩减为(10
Hadoop的适用场景： 1）海量数据的离线分析处理 2）大规模Web信息搜索 3）数据密集型并行计算 简单来说： Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景 Storm适合于实时流数据处理...MapReduce计划分三个阶段执行，即映射阶段，shuffle阶段，并减少阶段。 映射阶段：映射或映射器的工作是处理输入数据。...减少阶段：这个阶段是：Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。...图四 MapReduce 2.3 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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行...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 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
如果您需要一种简单但强大且安全的方式来创建、管理和监控计划作业，您可以使用 Apache Hive 计划查询。...例如，您可以每 10 分钟将流中的数据插入到事务表中，每小时刷新一次用于 BI 报告的物化视图，并每天将数据从一个集群复制到另一个集群。...重建会定期发生，并且对用户是透明的。 在此任务中，您将创建一个用于存储员工信息的架构。想象一下，您将许多员工的数据添加到表中。...假设您的数据库的许多用户发出查询以访问有关去年雇用的员工的数据，包括他们所属的部门。您创建表的物化视图来处理这些查询。想象一下，招聘了新员工，您将他们的记录添加到表中。这些更改使物化视图内容过时。...您创建计划查询来执行此任务。除非输入表发生更改，否则不会发生计划的重建。您可以通过绕过计划并立即执行计划来测试计划查询。最后，您更改计划以减少重建频率。 为员工数据创建数据库Schema。
批处理的效率的提升 2. 不要手动分析数据 3. redis 不适合存储非常大的数据量 4. hive 查询效率 5. 内存不足问题 6. 端到端的测试、报警 7. 学习 8....，这是不可行的，内存很贵的，推荐我使用 ES 存储，ES可以弹性伸缩，存储是放在磁盘里的，磁盘存储很便宜 4. hive 查询效率 查询条件中避免 in (里面一大堆具体的数值)，sql 可能有长度限制...，查询效率也低，不过 in 本身的效率就低，也要减少使用 多表 join 之前，先对单个表把需要的字段和数据单位用 where 限制住，尤其是有分区的表，把分区 指定好，减少数据的规模，查询效率会高一些...不然hive查询非常慢，还说不定告诉你 hive 节点内存不足，查询失败 尽量使用 group by 去重，而不是 distinct hive 查询失败了要有重试机制 5....感谢 感谢家人的支持和理解，程序员下班比较晚，平时陪伴时间比较少，努力分配好工作和生活的时间 感谢军哥对我的指导，面对工作上的压力时，告诉我方法和路径，感谢邹老师在技术上给我的支持
1.1 Hive 优缺点 1.1.1 优点 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。...HiveInputFormat没有对小文件合并功能。 3.8 其他 Fetch抓取：指的是 Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。...4.4 Hive 中视图跟索引 4.4.1 视图 视图是一种使用查询语句定义的虚拟表，是数据的一种逻辑结构，创建视图时不会把视图存储到磁盘上，定义视图的查询语句只有在执行视图的语句时才会被执行。...视图是只读的，不能向视图中插入或是加载数据 4.4.2 Hive索引 Hive支持在表中建立索引。但是索引需要额外的存储空间，因此在创建索引时需要考虑索引的必要性。...由Hive负责管理表中的数据，管理表不共享数据。删除管理表时，会删除管理表中的数据和元数据信息。 4.6.2 外部表 当一份数据需要被共享时，可以创建一个外部表指向这份数据。
/扩展能力 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 Hive的简单架构图： ?...：在执行计划生成的过程中动态优化的方式 ---- Hive基本使用（中）内部表/外部表/分区表/分桶表 内部表： 和传统数据库的Table概念类似，对应HDFS上存储目录，删除表时，删除元数据和表数据...分区表： Partition对应普通数据库对Partition列的密集索引，将数据按照Partition列存储到不同目录，便于并行分析，减少数据量。分区表创建表的时候需要指定分区字段。...所有在批处理层和速度层处理完的结果都输出存储在服务层中，服务层通过返回预先计算的数据视图或从速度层处理构建好数据视图来响应查询。 所有的新用户行为数据都可以同时流入批处理层和速度层。...而当“应该对用户投放什么样的广告”作为一个查询（Query）来到时，我们从服务层既查询服务层中保存好的批处理输出模型，也对速度层中处理的实时行为进行查询，这样我们就可以得到一个完整的用户行为历史了。
该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。...以下内容说明了存储的工作方式，并显示了对近实时表和读优化表的查询。 此示例中发生了很多有趣的事情，这些带出了该方法的微妙之处。 现在，我们每1分钟左右就有一次提交，这是其他存储类型无法做到的。...一旦提供了适当的Hudi捆绑包，就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...增量拉取 {#hive-incr-pull} HiveIncrementalPuller允许通过HiveQL从大型事实/维表中增量提取更改， 结合了Hive（可靠地处理复杂的SQL查询）和增量原语的好处...该工具使用Hive JDBC运行hive查询并将其结果保存在临时表中，这个表可以被插入更新。
Cube支持从Hive视图中构建，基于这个特点，可以将原始数据做一定的处理，如增加维度或者做一些预处理，生成相应的视图，基于视图来构建Cube。...2.维度表设计 维度的基数不宜过大 主键唯一 维度表最好不是Hive的视图 维度的基数，维度的基数体现了Cube的复杂程度，维度基数过大，会增加Cube的膨胀程度，使用Count-Distinct来对一个维度的基数做一个统计...Kylin支持增量Cube构建，通常是按事件属性来增量的从Hive表中抽取数据。因此Hive表最好按时间属性分区，这样可以避免全量数据的扫描，减少读写操作对集群的压力，节省Cube构建的时间。...如果超过百万，我们将其称为超高基维度，Kylin 支持超高基维度，但是在 Cube 设计中额外注意超高基维度，它们可能会使 Cube 体积非常大、查询变慢。...导入Hive表 之后Kylin会触发一个MR或者Spark任务，计算此表基于每个列的基数，这里Kylin对基数的计算方法采用的是HyperLogLog近似算法，与精确值有误差，但是作为参考值已经足够了。
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