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面试篇:Hive Sql转换成MapReduce的过程

一、Hive的整体架构图 其中compiler部分负责把HiveSQL转换成MapReduce任务。...二、转换过程 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...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MapReduce任务的变换,生成最终的执行计划。...总结:HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree(操作树)->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树。

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基于MapReduceHive数据倾斜场景以及调优方案

Hive的数据倾斜本质上是MapReduce计算引擎的数据倾斜,一般来说容易发生在reduce阶段,map阶段的数据倾斜多是由于HDFS存储数据文件源的问题,reduce阶段则多是开发过程中程序员引起,...Hive中与列裁剪优化相关的配置项是hive.optimize.cp,与分区裁剪优化相关的则是hive.optimize.pruner,默认都是true。...1.2.3 参数调整: 调整shuffle参数:调整shuffle相关的参数,如mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent、mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies...总体来说,这两个配置项的作用是在MapReduce过程中,优化聚合操作和应对数据倾斜,从而提高作业的执行效率和稳定性。...); 这行代码是在MapReduce程序中使用Hadoop的Configuration类来配置Map端的输出压缩。

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EMR(弹性MapReduce)入门之数据仓库工具Hive组件使用(十一)

由Facebook开源,最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题 MapReduce编程的不便性 HDFS上的文件缺少Schema(字段名,字段类型等) Hive是什么 1、构建在Hadoop之上的数据仓库...2、Hive定义了一种类SQL查询语言:HQL(类似SQL但不完全相同) 3、通常用于进行离线数据处理(采用MapReduce) 4、底层支持多种不同的执行引擎(Hive on MapReduceHive...4、查询的执行经由mapreduce完成。5、hive可以使用存储过程6、通过Apache YARN和Apache Slider实现亚秒级的查询检索。...生成的逻辑执行计划存储在 HDFS 中,并随后由 MapReduce 调用执行 Hive 的核心是驱动引擎, 驱动引擎由四部分组成: (1) 解释器:解释器的作用是将 HiveSQL 语句转换为抽象语法树...提供的函数和用户自定义的函数(UDF/UAF) 3.逻辑计划生产:生成逻辑计划-算子树 4.逻辑计划优化:对算子树进行优化,包括列剪枝,分区剪枝,谓词下推等 5.物理计划生成:将逻辑计划生产包含由MapReduce

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如何获取Hive正在执行或者已结束的的MapReduce作业的SQL语句

正在执行或者已结束的的MapReduce作业的SQL语句,一种是通过MapReduce API获取执行作业的xml配置文件,另一种是通过Cloudera Manager界面直接查看,第三种是通过Cloudera...http://ip-172-31-16-68.ap-southeast-1.compute.internal:8088/proxy/application_1519613953021_0029/ws/v1/mapreduce...[bljuptg27s.jpeg] 通过获取接口获取运行中Hive作业可以查看到Hive的SQL语句,该信息对应到HDFS的/user/$USER/.staging/$JOBID/job.xml文件中...application/json" -X \ GET http://ip-172-31-16-68.ap-southeast-1.compute.internal:19888/ws/v1/history/mapreduce...应用程序” [hgmkewfw12.jpeg] 过滤筛选Hive应用程序 [sfz47jt1eo.jpeg] 3.选择某个Hive作业,点击箭头可以展开查看完整的SQL,并察看查询的基本统计信息 [5516gqj62r.jpeg

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0507-Hive查询json格式表执行MapReduce任务错误问题分析和解决

作者:冉南阳 1 文档编写目的 本篇文章主要介绍hive里创建的json格式的表,全表查询时成功,当查询时需要提交mapreduce任务时失败问题描述和解决。...内容概述 1.问题描述 2.问题重新 3.问题解决 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.3 2.操作系统版本为RedHat7.2 3.集群未启用Kerberos 2 问题描述 1、问题描述 查询hive...里创建的json格式的表全表时成功,当查询时需要提交mapreduce任务时失败。...需要提交任务时失败,Hive命令行错误如下,无法看出有效信息: ? 查看Yarn的日志文件,错误如下: ?...3、上传数据到表的hdfs路径中 hdfs dfs -put json.txt /user/hive/warehouse/student ?

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Mapreduce

Mapreduce TOC mapreduce原理 图片 MapReduce代码实现 mapper类 @Slf4j public class WcMapper extends Mapper<LongWritable...采样倾斜key并分拆join操作 方案适用场景:两个RDD/Hive表进行join的时候,如果数据量都比较大,无法采用“解决方案五”,那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。...如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀,那么采用这个解决方案是比较合适的。...方案实现思路: 该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似,首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况,找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表,比如有多个key都对应了超过1万条数据。...Tuple2> joinedRDD = mappedRDD.join(expandedRDD); 参考 1(https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html

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MapReduce 论文

简介 2004 年发表了 MapReduce 的论文,是一个分布式计算的框架。...当你仔细了解 MapReduce 的框架之后,你会发现 MapReduce 的设计哲学和 Unix 是一样的,叫做“Do one thing, and do it well”,也就是每个模块只做一件事情...数据处理 作为一个框架,MapReduce 设计的一个重要思想,就是让使用者意识不到“分布式”这件事情本身的存在。从设计模式的角度,MapReduce 框架用了一个经典的设计模式,就是模版方法模式。...而从设计思想的角度,MapReduce 的整个流程,类似于 Unix 下一个个命令通过管道把数据处理流程串接起来。 MapReduce 的数据处理设计很直观,并不难理解。...还有一点也和 GFS 一样,MapReduce 论文发表时的硬件,用的往往是 100MB 或者 1GB 的网络带宽。所以 MapReduce 框架对于这一点,就做了不少性能优化动作。

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