hive數(shù)據(jù)倉庫包括哪些？包括表的名稱，表的列和分區(qū)及其屬性，表的屬性(是否是外部表等。)，表格的數(shù)據(jù)所在的目錄等。解釋器、編譯器、優(yōu)化器、執(zhí)行器解釋器、編譯器、優(yōu)化器從詞法分析、語法分析、編譯、優(yōu)化

hive數(shù)據(jù)倉庫包括哪些？

包括表的名稱，表的列和分區(qū)及其屬性，表的屬性(是否是外部表等。)，表格的數(shù)據(jù)所在的目錄等。解釋器、編譯器、優(yōu)化器、執(zhí)行器解釋器、編譯器、優(yōu)化器從詞法分析、語法分析、編譯、優(yōu)化、查詢計(jì)劃完成HQL查詢語句的生成。

hive分區(qū)表的特點(diǎn)？

配置單元功能:

延遲高，適合高通量、批量、海量數(shù)據(jù)處理。

2，語法類似SQL，學(xué)習(xí)成本低，避免了復(fù)雜的MapReduc

如何理解MapReduce？

我可以把MapReduce簡單理解為:Map負(fù)責(zé)分發(fā)任務(wù)，Reduce負(fù)責(zé)回收完成的任務(wù)嗎？

It 很榮幸能一起討論這個(gè)問題。

雖然目前MapReduce正在衰落，主要依靠hive發(fā)揮余熱，但作為前者分布式計(jì)算框架的鼻祖，其內(nèi)在機(jī)制仍然值得學(xué)習(xí)和借鑒。

我同意主題 我們知道地圖是一項(xiàng)分配和簡化的任務(wù)。但是任務(wù)的處理階段被忽略了。

我認(rèn)為map階段側(cè)重于任務(wù)的分配，reduce階段側(cè)重于數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)恢復(fù)。

當(dāng)然還有shuffle階段，在這個(gè)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(gè)過程。

1.首先對待處理的數(shù)據(jù)文件按照配置確定的分片大小進(jìn)行分片，每個(gè)分片單獨(dú)分配一個(gè)mapTask(即map的一個(gè)線程)進(jìn)行處理。

線程將要處理的每一行數(shù)據(jù)解析成鍵值格式，并在解析的同時(shí)寫入內(nèi)存。

3.在內(nèi)存中執(zhí)行重要的洗牌過程，

從map寫到內(nèi)存的數(shù)據(jù)會(huì)用同一個(gè)鍵排序(這個(gè)過程會(huì)分多次)。當(dāng)然，可以定制規(guī)則來確定哪些鍵可以被認(rèn)為是相同的。

任務(wù)的數(shù)量由分區(qū)或鍵的數(shù)量決定，每個(gè)任務(wù)處理一個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)。

5.最后每個(gè)reduce任務(wù)寫出這個(gè)分區(qū)處理的結(jié)果數(shù)據(jù)，這樣整個(gè)MapReduce程序就完成了。

整個(gè)過程的關(guān)鍵點(diǎn)。

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

2.用戶定義的分區(qū)，即具有相同鍵的用戶定義的規(guī)則，是由業(yè)務(wù)邏輯決定的。

3.同鍵數(shù)據(jù)的處理，即reduce階段的處理邏輯，是整個(gè)程序的核心處理。

以上是我對這個(gè)MapReduce技術(shù)的拙見。歡迎大家的評論、關(guān)注和好評，給我動(dòng)力支持。

學(xué)習(xí)是充實(shí)的。祝你做CTO一切順利，嫁給白！??！O(∩_∩)O