转自:http://blog.csdn.net/sn_zzy/article/details/43446027 SQL转化为MapReduce的过程 了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: 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QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树

系列目录 写在前面 从Hadoop出现至今,大数据几乎就是Java平台专属一般.虽然Hadoop或Spark也提供了接口可以与其他语言一起使用,但作为基于JVM运行的框架,Java系语言有着天生优势.而且能找到的与大数据框架如Hadoop等使用介绍的文章也都以Java语言作为示例居多.许多C#er为了转投大数据怀抱也开始学习Java.微软为了拥抱大数据在这方面也做了许多,提供了一些工具及库使C#可以更好的与Hadoop等协同工作.本系列中我们一同学习如何以我们熟悉语言来使用Hadoop等大数据平

1.概念 2.Split机制 3.MR Shuffle过程 4.MR中REDUCE与MAP写作过程 5.MR全貌

java对象的创建过程 (1)用new 语句创建对象,这是最常用的创建对象方法. 下面用一个简单的存在继承关系的实例的创建,来叙述对象创建过程中的细节 概括如下: 执行顺序:(优先级从高到低.)静态代码块>main方法>构造代码块>构造方法. 1.静态代码块:    * 在类中方法外出现,并加上static修饰: * 用于给类进行初始化,为类的属性初始化.一般用于加载驱动 * 在类加载的时候就执行,并且只执行一次. * 如果类中包含多个静态代码块,那么将按照"先定义的代码先执行

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理.特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行. 一.概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).相对稳定的(Non-Volatile).反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持

第一部分:HDFS相关问题 一.描述一下HDFS的数据写入流程 ​ 首先由客户端想NameNode服务发起写数据请求,NameNode接收到请求后会进行基本验证,验证内容包括对请求上传的路径进行合法验证其次还要对请求的用户进行权限验证.验证没有问题后,NameNode会响应客户端允许上传.接下来客户端会对文件按照blocksize大小进行切块,切完块后依次以块为单位进行上传.此时客户端会请求上传第一个块信息,服务端接收到上传请求后会依据HDFS默认的机架感知原理默认情况下返回三台存放数据块副本的

前言: 上一篇文章小匹夫为CIL正名的篇幅比较多,反而忽略了写那篇文章初衷--即通过写CIL代码来熟悉它,了解它.那么既然有上一篇文章做基础(炮灰),想必各位对CIL的存在也就释然了,兴许也燃起了一点探索它,掌握它的欲望.那么小匹夫就继续扯一扯CIL,接下来的几篇文章也都以上一篇文章中的那个CIL实现的Hello Wolrd程序为基础,继续通过写CIL代码实现一些功能的方式来和各位探讨交流,同时也加深自己对CIL的掌握和印象. 人生就是做加法 "我的肩上搭着她得衣裳,我嗅着她留在衣服上的体香..

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK

参考: 各大热补丁方案分析和比较 Android App 线上热修复方案 1. Xposed Github地址:https://github.com/rovo89/Xposed 项目描述:Xposed框架使用起来很确实很好用.可是就是有一个巨大的缺点,就是需要Root权限. Xposed源码剖析——概述 2. Dexposed Github地址:https://github.com/alibaba/dexposed 阿里巴巴(淘宝团队),基于ROOT社区著名开源项目Xposed改造剥离了ROOT

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,

首先,在自己写的MR程序中通过org.apache.hadoop.mapreduce.Job来创建Job.配置好之后通过waitForCompletion方法来提交Job并打印MR执行过程的log.Hadoop版本是1.0.0. public boolean waitForCompletion(boolean verbose ) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { if (state == JobS

MapReduce框架内置了一些计数器的支持,当然,我们也可以设置自己的计数器用来满足一些特殊的要求. 其实计数器可以用来完成很多事,关键要看你如何用,例如你想知道map输入数据的指定记录特定的信息有多少可以设置计数,还有,在MR执行过程中,一些特定事件的发生次数也可以记录.使用计数器的莫大好处在于整个计数的过程只需要再map阶段就可以完成,而且也可以不做任何输出,可以快速的得到自己想要的一些计数结果.但并不是计数器可以设置为无限多,因为计数器过多会影响JT的效率,甚至可能被自定义的分析程序拖垮

Hadoop代码测试版:Hadoop2.4 原理:携带MR该程序随机抽样提取前的输入数据,样本分类,然后,MR该过程的中间Partition此值用于当样品排序分组数据.这使得可以实现全球排名的目的. 难度:假设Hadoop全局排序,那么要求Mapper的输入.输出的key不变才干够,由于在源代码InputSampler中提供的随机抽取的数据是输入数据最原始的key,例如以下代码(line:225): for (int i = 0; i < splitsToSample || (i < spli

Android区别于iOS的沙盒模式,可以通过文件浏览器浏览本地的存储器.Android API也提供了相应的接口. 基本思路,先通过Android API调用系统自带的文件浏览器选取文件获得URI,然后将URI转换成file,从而得到file. 调用系统自带的文件浏览器 public class MainActivity extends AppCompatActivity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState

左值和右值得区别:左值是用来表明变量的身份的,右值更加侧重于值本身: void*是个例外,它只有基地址没有类型信息,所以无法解引用. int *p = malloc(100); char *s = malloc(100); 很显然,p和s本身的值就是内存基地址的数值,但是p[3]和s[3]值是不相同的,因为p和s的类型不相同,p是int型指针,所以p[3]是把后面这段内存当做int数组,s[3]则是看做char数组,所以p++一次增加数值为4(32bit),而s++增加1: C语言参数传递的方式

PS:本系列文章中所涉及到的技术.数据和接口地址,仅供学习交流,务必不可做坏事或者是用于商业用途!否则后果自负! 来源:http://blog.csdn.net/zhaokaiqiang1992 逆向工程 代码框架解析 TcpDump抓包 WireShake分析数据包 逆向工程 既然是做高仿,当然需要逆向工程了,由于Android是基于Java的,所以反编译的难度并不大,各种资料很丰富,所以这里就简单介绍. 我们在反编译的时候,可以按照下面的流程进行 使用apktool将apk进行反编译,获取到

目标: 编译Apache Hadoop2.2.0在win7x64环境下的Eclipse插件 环境: win7x64家庭普通版 eclipse-jee-kepler-SR1-win32-x86_64.zip Apache Ant(TM) version 1.8.4 compiled on May 22 2012 java version "1.7.0_45" 參考文章: http://kangfoo.u.qiniudn.com/article/2013/12/build-hadoop2x

[麻雀虽小]记 简易Markdown阅读器 开发全过程 [TOC] 序言 项目地址: https://github.com/didikee/MDReader 测试文章地址: 2017 Android 面试题 [ 基础与细节 ] enjoy. 本文的程序比较简单,甚至说有些简陋,简陋到我连应用程序列表的图标都不想占用,只希望你在打开.md文件时不至于没有什么app可以查看,仅此而已. 整个思路我梳理下如下: 1. 程序名称 2. 程序功能 --> 这个很明确,只是一个可以查看`Markdown`格

各位读者,大家好. 因为算法和数据结构相关的知识都是在国外学的,所以有些词汇翻译的可能不准确,然后一些源代码的注释可能是英文的,如有给大家带来什么不方便,请见谅.今天我想写一下Heap相关的知识,从基本的结构到最后的一些常用functions. Heap 的数据结构其实可以看成Array, 例如a[] = {5,3,6,8,2,1,0}这个数组, 我们可以将其看作如下的结构: Heap又可以分成2种类型:Max-Heap 和 Min-Heap. Max-Heap的意思是每一个node的key值都

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. •本质是将HQL转换为MapReduce程序  2. 为什么使用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   3. hive 特点   •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 •延展性 Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需

最近开源界涌现了很多热补丁项目,但从方案上来说,主要包括Dexposed.AndFix.ClassLoader(来源是原QZone,现淘宝的工程师陈钟,在15年年初就已经开始实现)三种.前两个都是阿里巴巴内部的不同团队做的(淘宝和支付宝),后者则来自腾讯的QQ空间团队. 开源界往往一个方案会有好几种实现(比如ClassLoader方案已经有不下三种实现了),但这三种方案的原理却徊然不同,那么让我们来看看它们三者的原理和各自的优缺点吧. Dexposed 基于Xposed的AOP框架,方法级粒度,