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  • 8.1.4 Hive on Spark

    8.1.4 Hive on Spark 8.1.4 Hive on Spark 随着Hive on Spark的立项,未来的Hive会支持MapReduce、Tez和Spark三大执行引擎。相比Shark和Spark SQL,Hive on Spark会全面支持现有Hive,也就意味着原来使用Hive的用户可以无缝地过渡,数据不需要迁移,原来针对业务...
  • 新工具和应用研究

    新工具和应用研究 在Facebook,绝大部分Hadoop集群的早期用户都是渴望追求新兴技术的工程师。为了使企业的更多人可以访问信息,我们在Hadoop上构建了一个数据仓库框架,并称为Hive。Hive的查询语言类似于SQL,支持嵌入MapReduce逻辑、表分区、抽样和处理任意序列化数据的能力。最后一个特征至关重要,因为收集到Hadoop的数据在结构上...
  • hive

    hive 分析词义 "Hive"是英语中的一个名词,主要有两个意思: 蜂巢,这是该词最基本的意思,常指蜜蜂构建的巢; 易互动的地方或大量忙碌的人群,常用来比喻繁忙、充满活力的地方,如"a hive of activity"。 列举例句 The honey is harvested from natural beehives. (从天然蜂巢中采...
  • 8.1.3 Shark简介

    8.1.3 Shark简介 8.1.3 Shark简介 下面介绍Shark的架构,如图8-5所示。在整体架构中,Shark复用了Hive Metastore、Hive SerDe,以及查询解析器和优化器,但是用Spark重写了Hive的执行Operator,并实现了基于内存的优化策略。最初Shark为了学术使命,复用Hive的查询优化器,虽然缩短了开...
  • 8.1.1 使用Spark SQL的原因

    8.1.1 使用Spark SQL的原因 8.1.1 使用Spark SQL的原因 由于Shark底层依赖于Hive,这个架构的优势是对传统Hive用户可以将Shark无缝集成进现有系统运行查询负载。但是我们也看到一些问题:随着版本的升级,查询优化器依赖于Hive,不方便添加新的优化策略,需要学习另一套系统和进行二次开发,学习成本很高。另一方面,Ma...
  • 11.1 Hive简介

    11.1 Hive简介 11.1.1 Hive的数据存储 11.1 Hive简介 Hive是一个基于Hadoop文件系统之上的数据仓库架构。它为数据仓库的管理提供了许多功能:数据ETL(抽取、转换和加载)工具、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。同时Hive定义了类SQL的语言—Hive QL。Hive QL允许用户进行和SQL相似的操作,还...
  • 11.5 Hive的JDBC接口

    11.5 Hive的JDBC接口 11.5.1 Eclipse环境配置 11.5 Hive的JDBC接口 通过上面的介绍我们知道,用户可以使用命令行接口(CLI)和Hive进行交互,也可以使用网络接口(Web UI)和Hive进行交互。本节我们将具体介绍JDBC接口。如果是以集群中的节点作为客户端来访问Hive,则可以直接使用jdbc:hive:/...
  • 11.4.2 Hive网络接口操作实例

    11.4.2 Hive网络接口操作实例 11.4.2 Hive网络接口操作实例 下面我们使用Hive的网络接口进行简单的操作。 从图11-2中可以看出,Hive的网络操作接口包含数据库及表信息查询、Hive查询、系统诊断等功能,下面分别对其进行介绍。 1.数据库及表信息查询 单击Browse Schema可以查看当前Hive中的数据库,界面中显...
  • 第11章 Hive详解

    第11章 Hive详解 第11章 Hive详解 本章内容 Hive简介 Hive的基本操作 Hive QL详解 Hive网络(Web UI)接口 Hive的JDBC接口 Hive的优化 本章小结 Hive是Hadoop中的一个重要子项目,它利用的是MapReduce编程技术,实现了部分SQL语句,提供了类SQL的编程接口。Hive的出...
  • 11.3.3 SQL操作

    11.3.3 SQL操作 11.3.3 SQL操作 下面是一个标准的Select语句语法定义: SELECT[ALL|DISTINCT]select_expr, select_expr,…… FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [CLUSTER ...