一.核心思想 把HQL当做MapReduce程序去优化. 注意,以下SQL不会转为MapReduce执行: 1.select仅查询本表字段. 2.where仅对本表字段做条件过滤. 二.启动Hive 备注:Hive依赖Zookeeper和HDFS,因此需要先开启! 三.Explain Explain显示执行计划,Explain [EXTENDED] query 1.普通查询,不执行mapreduce任务 1.1.普通查询 1.2.不带EXTENDED的Explain 1.3.带EXTENDED的

数仓特征:面向主题,集成,非易失的,时变.数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,不是所谓的"大型数据库".   数据库与数据仓库的区别(OLTP 与 OLAP 的区别) 操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询.修改.用户较为关心操作的响应时间.数据的安全性.完整性和并发支持的用户数等问

hadoop2-hive 1.What,Why,How? 1.Hive是数据仓库,在MySQL或其他关系型数据库中存放元数据信息,而把真正的Data存放在HDFS上面. 2.主要使用Hive来对历史数据进行分析. 3.方便非Java开发者(或者没有编程基础的人员),但是会SQL,他们使用SQL对数据进行分析 4.Hive会将SQL转化为MapReduce进行工作.读取在MySQL或其他关系型数据库中存放元数据信息,再读取HDFS中的数据信息进行处理. 2.安装 在安装和测试hive之前,我们需要

摘要: 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),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作.1. HIVE结构 Hive 是建

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),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 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

Pig是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务.Pig可加载数据.表达转换数据以及存储最终结果.Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义(如日志文件).同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换. Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.Hive添加数据的结构在HDFS(hive superimposes structure on data in HDFS),并允许使用类似于SQL语法进行数据查询.与Pig一样,Hive的核心功能是可扩展的. Hive更适合

一.Hive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. Hvie是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构.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),这是一种可以存储.查询和分析存储在Hadoop中的大规

1.  Hive是什么 1) Hive是什么? 这里引用 Hive wiki 上的介绍: Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large da

http://www.aboutyun.com/thread-6217-1-1.html   1.Hive架构与基本组成     下面是Hive的架构图. 图1.1 Hive体系结构     Hive的体系结构可以分为以下几部分:     (1)用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.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Hive Server.在启动 Client模式的时候,需要指出Hive Server所在

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 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),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

个人认为总体两种思想: 1.让服务器尽可能的多做事情,榨干服务器资源,以最高系统吞吐量为目标 再好的硬件没有充分利用起来,都是白扯淡. 比如: (1)  启动一次job尽可能的多做事情,一个job能完成的事情,不要两个job来做 通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此紧密相连的是模型设计,好的模型特别重要. (2) 合理设置reduce个数 reduce个数过少没有真正发挥hadoop并行计算的威力,但reduce个数过多,会造成大量小文件问题,数据量

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

本文思路,看图说话,一张图,清晰总结二者差别 以下对图中的各条做具体总结 1.查询语言 不做赘述 2.数据存储位置 不做赘述 3.数据格式 Hive:Hive 中未定义专门的数据格式,数据格式能够由用户指定,用户定义数据格式须要指定三个属性:列分隔符(通常为空格."\t"."\x001″).行分隔符("\n")以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile). 因为在载入数据的过程中,

Hive简介 Hive是什么 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台. Hive是一个SQL解析引擎,将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行. Hive是HDFS的一个文件目录,一个表名对应一个目录名,若该表是分区表,则分区值对应子目录名. Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 Hive设计特征 Hive 做为Hadoop 的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统中. Hive 在加载数据过程中不会对数据进行

Pig是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务.Pig可加载数据.表达转换数据以及存储最终结果.Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义(如日志文件).同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换. Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色.Hive添加数据的结构在HDFS(hive superimposes structure on data in HDFS),并允许使用类似于SQL语法进行数据查询.与Pig一样,Hive的核心功能是可扩展的. Hive更适合

file_format: : SEQUENCEFILE | TEXTFILE -- (Default, depending on hive.default.fileformat configuration) | RCFILE -- (Note: Available in Hive 0.6.0 and later) | ORC -- (Note: Available in Hive 0.11.0 and later) | PARQUET -- (Note: Available in Hive 0.

1.   Hive基本概念 1.1  Hive简介 1.1.1 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. 1.1.2 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力. 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本. 扩展功能很方便. 1.1.3

想了解Hadoop整体结构及各框架角色建议飞入这篇文章,写的很好:http://www.open-open.com/lib/view/open1385685943484.html .以下文章是本人参考各牛人文章总结出,主要是Hive的使用.参考自:http://www.blogjava.net/hengheng123456789/archive/2011/01/05/342354.html 1. Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库.Hive 是建立在 Hadoop 上的数据

1.Hadoop计算框架的特点 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业效率相对比较低,比如即使有几百万的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct)效率更低,因为count(distinc