# Hivesql编写MR流程
## 1. 整体流程
以下是Hivesql编写MR流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建Hive表 | 创建Hive表来存储数据 |
| 2. 编写HiveSQL | 编写HiveSQL语句来处理数据 |
| 3. 执行HiveSQL | 执行HiveSQL语句生成MapReduce作业 |
| 4. 配置MapR
原创
2023-07-30 12:28:24
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最近在研究Impala，还是先回顾下Hive的SQL执行流程吧。Hive有三种用户接口：cli (Command line interface)bin/hive或bin/hive –service cli命令行方式（默认）hive-server/hive-server2bin/hive –service hiveserver 或bin/hive –service hiveserver2通过JDBC
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2023-06-05 10:20:02
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# 实现"hivesql mr sparksql"过程指南
## 整体流程
下面是实现"hivesql mr sparksql"过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------|
| 1 | 编写Hive SQL查询语句 |
| 2 | 使用MapReduce处理数据
# HiveSQL 转换成 MapReduce 的实用技巧
在大数据处理领域，HiveSQL和MapReduce是两个常用的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，可以用SQL-like的查询语言进行数据分析；而MapReduce是Hadoop的核心计算模型，专注于数据的分布式处理。在某些情况下，我们需要将HiveSQL语句转换为MapReduce代码，以便于优化性能或实现更复杂的业务逻
## Python MapReduce任务编写
在大数据处理中，MapReduce是一种用于分布式计算的编程模型，可以方便地处理大规模数据集。Python作为一种流行的编程语言，也提供了MR任务编写的工具和库。本文将介绍如何使用Python编写MapReduce任务，并通过一个示例来演示其用法。
### MapReduce简介
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型，它将数据处
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表，并提供类SQL查询功能.说白了，hive就是MapReduce客户端,将用户编写的HQL语法转换成MR程序进行执行。那么，hive是如何实现将hql语法转换成Mr的呢？总的来说，Hive是通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻
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2023-11-11 08:35:19
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上一节我们学习了Hadoop的SSH免密码登录配置和SSH原理，这节我们来进入HDFS的学习，为了避免一开始就说的特别难以理解，我们先简单的说一下HDFS的原理，我们来看一张分布式文件系统架构图（如下图所示），我们已经知道HDFS的NameNode是管理者，DataNode是被管理者，下面的这个例子是，假如我们想向HDFS分布式系统上传一个大小为200M的日志文件，那么HDFS系统是如何工作的呢？
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
原创
2021-07-22 17:01:56
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hadoop之job和shuffle过程1、job提交流程1、用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster（AM）程序，启动AM的命令，用户程序等。2、ResourceManger(RM)为该程序分配第一个Container，并与对应的NodeManger通讯，要求它在这个Container中启动应用程序AM。
3、AM首先向RM注册，这样用户可以直接通过RM查看应用
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2023-11-09 18:24:42
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##1.简述Hive工作原理（hive是什么，启用了哪些接口，内部做了哪些操作，最后才实现了把sql语句转换成mr程序） 1、执行查询：Hive接口，命令行或 web UI发送查询驱动程序2、get Plan：驱动程序查询编译器3、词法分析/语法分析4、语义分析5、逻辑计划产生6、逻辑计划优化7、物理计划生成8、物理计划优化9、物理计划执行10、查询结果返回 hive 本质是将HIVE SQL转化
HBaseCompaction(压实)机制在实际过程中，由于memStore的flush条件的问题，所以容易产生大量的小文件落地到HDFS上。因此HBase针对这个问题，提供了compaction机制所谓的compaction机制，本质上就是将小文件进行merge(合并)操作在HBase中，提供了两种合并机制
minor compaction：初次紧缩。将相邻的一些小文件合并成一个大文件，如
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
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2023-10-31 20:27:32
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MR介绍MapReduce 是 Google 推广的一个简单的编程模型，它对以高度并行和可扩展的方式处理大数据集很有用。 MapReduce 的灵感来源于函数式编程，用户可将他们的计算表达为 map 和 reduce 函数，将数据作为键值对来处理。 Hadoop 提供了一个高级 API 来在各种语言中实现自定义的 map 和 reduce 函数。Hadoop 基础架构负责处理分布式处理的所有复杂方
mr-Job提交流程源码
原创
2022-12-28 15:27:43
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一、总结 三、代码注释原始链接：https://github.com/xv44586/ccf_2020_qa_match# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2020/11/4
# @Author : mingming.xu
# @File : ccf_2020_qa_match_pet.py
"""
Pattern-Exploiting Trainin
1、Hive执行SQL的主要流程及Hive架构Hive执行SQL的主要流程图 看着有很多阶段，实际上很简单。Hive就是把SQL通过AST解析，然后遍历若干次(进行算子替换以及优化)，最后再次遍历算子，如果为reduceSink操作符则划分出一个stage，类似Spark中通过shuffle来划分stage，生成MapReduce任务。最后将这些任务按照执行计划的顺序提交到Yarn上执行。Hive
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2023-09-13 15:30:37
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1.在客户端执行submit()方法之前,会先去获取一下待读取文件的信息 2.将job提交给yarn,这时候会带着三个信息过去(job.split(文件的切片信息),jar.job.xml) 3.yarn会根据文件的切片信息去计算将要启动的maptask的数量,然后去启动maptask 4.maptask会调用InPutFormat()方法去HDFS上面读取文件,InPutFormat()方法会再
原创
2022-02-07 17:17:33
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1.在客户端执行submit()方法之前,会先去获取一下待读取文件的信息2.将job提交给yarn,这时候会带着三个信息过去(job.split(文件的切片信息),jar.job.xml)3.yarn会根据文件的切片信息去计算将要启动的maptask的数量,然后
原创
2021-12-28 14:42:00
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简介Hive可以快速实现简单的MapReduce统计，主要是通过自身组件把HiveQL转换成MapReduce任务来实现的。Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程当用户向 Hive 输入一段命令或查询（即 HiveQL 语句）时，Hive 需要与 Hadoop 交互工作来完成该操作。该命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然
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2023-07-12 22:14:24
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文章目录流程图Map阶段Reduce阶段流程详解流程图Map阶段Reduce阶段
原创
2022-08-12 10:29:57
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