Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。有了Hive，如果使用过SQL语言，并且不理解Hadoop MapReduce运行原理，也就无法通过编程来实现MR，但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句，通过使用类似SQL的语法，将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析，最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job。 对于最基本的HQL
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2023-10-26 21:04:05
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A mother's love is unconditional.母爱是无条件的。Human felicity is produced not so much by great pieces of good fortune that seldom happen, as by little advantages that occur every day.与其说人类的幸福来自偶...
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2021-08-18 11:07:52
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背景：熟悉MR执行的步骤后，可以往3个点继续分析：1. code：MR的执行code，根据执行的步骤产出流程图。2.引擎：了解TEZ/SPARK sql执行的步骤，产出如MR一样的流程图，清楚MR，TEZ，SPARK SQL的区分3.sql编译过程：熟悉hsql提交到执行计划，到MR执行的过程，输出文档。 目前从第三点入手，主要还是跟工作息息相关。美团文章：https://tech.me
解释则不同，解释性语言的程序不需要编译，省了道工序，解释性语言在运行程序的时候才翻译，比如解释性basic语言，专门有一个解释器能够直接执行basic程序，每个语句都是执行的时候才翻译。 这样解释性语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。 解释是一句一句的翻译。
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2018-07-29 14:33:00
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HQL是如何转换为MR任务的一、Hive的核心组成介绍二、HQL转换为MR任务流程说明三、HQL的读取与参数解析3.1 程序入口 — CliDriver3.2 找到“CliDriver”这个类的“main”方法3.3 主类的run方法3.4 executeDriver方法3.5 processLine方法3.6 processCmd方法3.7 processLocalCmd方法3.8 qp.ru
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2023-10-05 19:57:20
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# Java中查看每一句代码执行的时间
在Java开发中，我们经常需要对代码的执行时间进行监控和优化，以提高程序的性能和响应速度。为了实现这一目标，我们可以通过一些工具和技术来查看每一句代码执行的时间，从而找出程序中的性能瓶颈和优化空间。
## System.nanoTime()方法
在Java中，我们可以使用`System.nanoTime()`方法来获取当前时间的纳秒数。通过在代码中插入
# 实现"sql server 确认每一句结果"教程
## 整件事情的流程
```mermaid
journey
title 教会小白如何实现"sql server 确认每一句结果"
section 开始
开发者->小白: 介绍整个流程
section 步骤
小白->开发者: 学习每一步骤的代码和意义
section 完成
不久前，我参加了一场公司举办的团队会议，由于会后我需要准确记录并撰写出会议纪要以供参考和回顾，但是手动转写数小时的会议音频对我来说确实太过繁琐了。于是，我开始寻找更有效的方法。幸运的是，在我的探索过程中，我发现了一些非常方便的技巧和工具，可以让会议音频转文字变得轻而易举。如果你也想知道会议音频转文字怎么弄的话，就跟着我的视角一起来看看这篇文章吧。以下是今天给大家推荐的几个可以将会议音频转换成文字的
-- hive的库、表等数据操作实际是hdfs系统中的目录和文件，让开发者可以通过sql语句， 像操作关系数据库一样操作文件内容。一、hiveSQL转化为MR过程 一直好奇hiveSQL转化为MR过程，好奇hive是如何做到这些的，所以在网上找了几篇相关博客，根据自己理解重新画了一份执行过程图，做笔记。 二、h
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2023-07-12 09:30:10
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一、python语句简介（python是面向过程、基于语句的语言）1、python程序结构：程序由模块构成模块由语句构成语句由表达式构成表达式建立并处理对象2、常用python语句集语句角色例子赋值创建引用值a,b,c=’good’,’bad’,’ugly’调用执行函数log.write(“spam,ham\n”)print打印对象print ‘the killer’,jokeif/elif/el
2009-09-09 00:54
总览用iptables -ADC 来指定链的规则，-A添加 -D删除 -C 修改
iptables - [RI] chain rule num rule-specification[option]用iptables - RI 通过规则的顺序指定
iptables -D chain rule num[option]删除指
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精选
2009-11-02 14:09:39
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# Python 一句一句运行的方式
在编程的学习和实践过程中，尤其是使用 Python 语言时，许多初学者会有一个疑问：怎么能让 Python 的代码一句一句地运行？在这篇文章中，我们将深入探讨这一主题，包括不同的方法、示例代码，以及它们在实际应用中的意义。
## 1. 交互式环境
Python 提供了多种交互式环境，能够让你逐行执行代码。以下是几种常用的方法：
### 1.1 Pyth
Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。有了Hive，如果使用过SQL语言，并且不理解Hadoop MapReduce运行原理，也就无法通过编程来实现MR，但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句，通过使用类似SQL的语法，将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析，最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job。对于最基本的HQL查
基于hive引擎的计算优化本篇文章主要介绍hive引擎的计算优化，可能也是一篇实打实的对大家实际工作带来帮助的文章，全文主要包含三个部分：hive底层、hive参数调优、常见问题解决一、hive底层 - MapReduce1.MR进程一般一个完成的MR程序在运行时有三个进程，分别如下： （1）MR Appmaster：负责整个调度和过程协调 （2）MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程
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2023-11-24 21:07:57
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概念Hive 将 HQL 转换成MapReduce 执行 ，可以说Hive 是基于 hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于 HDFS的 MapReduce 计算框架我的大白话解释其实Hive就是基于hdfs以及mr的数据仓库，通过hql进行数据的导入，以及对数据的离线分析。导入数据是将结构化的数据文件映射为一张数据库表，离线分析则是将hql翻译为mr进行执行。相关组件Metastore
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2023-09-08 19:05:17
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Hive架构流程（十分重要，结合图进行记忆理解）当客户端提交请求，它先提交到Driver,Driver拿到这个请求后,先把表明，字段名拿出来，去数据库进行元数据验证，也就是Metasore，如果有，返回有，Driver再返回给Complier编译器，进行HQL解析到MR任务的转化过程，执行完之后提交回给Driver一个MR任务，然后提交到Hadoop集群，交给YRAN进行接收请求并处理，产生结果，
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2023-07-14 14:36:27
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伍佰《突然间的自我》中有一句词“喝了这一杯还有一杯，再喝了这一杯还有三杯”，这是为什么呢？伍佰不会数数吗？其实不是的，真实的情况是他中奖了。我在长春的时候曾经买了一袋瓜子，然后中了一袋，然后连续中了七袋，于是我也会唱：吃了这一袋，还有一袋，再吃了这一袋，还有七袋，吃完这第七袋，人家说这是假的，不给兑奖了！仔细一想，真的很搞笑
原创
2010-04-28 22:17:00
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老话：性格决定命运新话：你总要面对自不顺意的事情，而面对它们的态度将决定你的性格。原文：Bad things will happen to you in your life,it is how you repond to them that's going to determine your cha...
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2014-05-05 21:58:00
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尼采哲学语录35句，每一句都给人无限启迪1、每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负。2、我感到难过,不是因为你欺骗了我,而是因为我再也不能相信你了境界...
原创
2022-06-08 06:43:14
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Fetch抓取 hive中的某些查询不必使用MR，例如select * from，在这种情况下，hive可以简单的读取表的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 hive.fetch.task.conversion设置成mre，如下查询方式都不会执行MR程序 hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more; hive (defau
