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修改集群hive的最大分區數 hive數據倉庫包括哪些?

   2023-04-27 企業服務招財貓170
核心提示:hive數據倉庫包括哪些?包括表的名稱,表的列和分區及其屬性,表的屬性(是否是外部表等。),表格的數據所在的目錄等。解釋器、編譯器、優化器、執行器解釋器、編譯器、優化器從詞法分析、語法分析、編譯、優化

hive數據倉庫包括哪些?

包括表的名稱,表的列和分區及其屬性,表的屬性(是否是外部表等。),表格的數據所在的目錄等。解釋器、編譯器、優化器、執行器解釋器、編譯器、優化器從詞法分析、語法分析、編譯、優化、查詢計劃完成HQL查詢語句的生成。

hive分區表的特點?

配置單元功能:

延遲高,適合高通量、批量、海量數據處理。

2,語法類似SQL,學習成本低,避免了復雜的MapReduc

如何理解MapReduce?

我可以把MapReduce簡單理解為:Map負責分發任務,Reduce負責回收完成的任務嗎?

It很榮幸能一起討論這個問題。

雖然目前MapReduce正在衰落,主要依靠hive發揮余熱,但作為前者分布式計算框架的鼻祖,其內在機制仍然值得學習和借鑒。

我同意主題我們知道地圖是一項分配和簡化的任務。但是任務的處理階段被忽略了。

我認為map階段側重于任務的分配,reduce階段側重于數據處理和數據恢復。

當然還有shuffle階段,在這個階段要多次完成排序、劃分和溢出。

連接了map和reduce階段的處理。

讓讓我們用通俗的語言簡單描述一下MapReduce的整個過程。

1.首先對待處理的數據文件按照配置確定的分片大小進行分片,每個分片單獨分配一個mapTask(即map的一個線程)進行處理。

線程將要處理的每一行數據解析成鍵值格式,并在解析的同時寫入內存。

3.在內存中執行重要的洗牌過程,

從map寫到內存的數據會用同一個鍵排序(這個過程會分多次)。當然,可以定制規則來確定哪些鍵可以被認為是相同的。

任務的數量由分區或鍵的數量決定,每個任務處理一個分區的數據。

5.最后每個reduce任務寫出這個分區處理的結果數據,這樣整個MapReduce程序就完成了。

整個過程的關鍵點。

1.如何定義文件碎片和確定map的數量決定了map的任務。階段的效率,尤其是對于小文件。

2.用戶定義的分區,即具有相同鍵的用戶定義的規則,是由業務邏輯決定的。

3.同鍵數據的處理,即reduce階段的處理邏輯,是整個程序的核心處理。

以上是我對這個MapReduce技術的拙見。歡迎大家的評論、關注和好評,給我動力支持。

學習是充實的。祝你做CTO一切順利,嫁給白!!!O(∩_∩)O

 
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