Hive将SQL转化为MapReduce的过程: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree 逻辑层优化器进行OperatorTree变换,合并不必要的ReduceSinkOperator,减少shuffle数据量 遍历OperatorTree,翻译为MapReduce任务 物理层优化器进行MapReduc…

转载:http://www.cnblogs.com/yaojingang/p/5446310.html 在了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree 逻辑层优化器进行O…

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理…

一.简述 HiveQL是一种声明式语言,用户提交查询,而Hive会将其转换成MapReduce job,如下图.一般来说大部分时间可以无视这个执行过程的内部逻辑,但是如果能了解这些底层实现细节,在调优的时候就会更得心应手. 二.过程 将HiveQL转化为MapReduce任务,整个编译过程主要分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST: 遍历AST,抽象出查询的基本组成单元查询块QueryBlock: 遍历QueryBlock,将Qu…

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载…

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任…

MapReduce Shuffle 过程详解 一.MapReduce Shuffle过程 1. Map Shuffle过程 2. Reduce Shuffle过程 二.Map Shuffle过程 1.   环形缓冲区 Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区,这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大小可以在io.sort.mb属性中设置),当环形缓冲区里的数据量达到阀值时(这个值可以在io.sort.spill.percent属性中设置)就会溢出写入到磁盘,环形缓冲区是遵循先进先出原则,Ma…

64位 SQL Server2008链接访问Oracle 过程汇总解决方法记录 经过几天不停的网上找资料,实验,终于联通了. 环境:系统:win 2008 ,SqlServer2008 R2, 连接Oracle10g 在SqlServer2008 R2机器上需要安装Oracle客户端32位和64位两个,然后配置连接别名.设置注册表.详细情况见下面 1.错误1 ------------------------------------------------ 64位机器上建立OLE_DB链接报错 报…

1.map和reduce MapReduce任务过程分为两个处理阶段:map阶段和reduce阶段.每个节点都以键值对作为输入和输出,其类型由程序员来选择.程序员还需要编写两个函数:map函数和reduce函数. map阶段的输入时NCDC原始数据.我们选择文本格式作为输入格式,将数据集的每一行作为文本输入.键是某一行起始位置相对于文本起始位置的偏移量,不过我们不需要这个信息,所以将其忽略. 我们的map函数很简单.由于我们只对年份和气温属性感兴趣,所以只需要取出这两个字段数据.在本例中,map…

分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出. Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中. Mapper任务的执行过程 每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出.整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段…

匿名PL/SQL块回顾 DECLARE (可选)    定义在PL/SQL块中要使用的对象BEGIN (必须)    执行语句EXCEPTION (可选)    错误处理语句END; (必须)匿名块(以DECLARE或BEGIN开始)每次使用时都要进行编译. 匿名块不存储在数据库中,并且它不能从其它的PL/SQL块中进行调用. 过程.函数.包和触发器:都是带名块.(请注重同匿名块的比较) 过程.函数.包和触发器:可以存储在数据库中,并且可以在需要的时候运行. 过程.函数.包和触发器:可以从其它P…

pl/sql语言是oracle在sql上扩展的语言.1 过程.函数.触发器是在pl/sql编写2 过程.函数.触发器是在oracle中3 pl/sql的语句可以在java中直接调用 简单介绍 在sql—plus编写一个存储过程,该过程可以向某表中添加记录. 第一步:创建表create table mytest(name varchar2(20), passwd varchar2(20)); 第二步:创建过程create procedure mypro1 is begin--执行部分insert…

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输…

匿名PL/SQL块回顾 DECLARE (可选)     定义在PL/SQL块中要使用的对象 BEGIN (必须)     执行语句 EXCEPTION (可选)     错误处理语句 END; (必须) 匿名块(以DECLARE或BEGIN开始)每次使用时都要进行编译. 匿名块不存储在数据库中,并且它不能从其它的PL/SQL块中进行调用. 过程.函数.包和触发器:都是带名块.(请注重同匿名块的比较) 过程.函数.包和触发器:可以存储在数据库中,并且可以在需要的时候运行. 过程.函数.包和触发器…

原文:ORACLE PL/SQL编程之六:把过程与函数说透(穷追猛打,把根儿都拔起!) ORACLE PL/SQL编程之六: 把过程与函数说透(穷追猛打,把根儿都拔起!)   继上篇:ORACLE PL/SQL编程之八:把触发器说透 得到了大家的强力支持,感谢.接下来再下猛药,介绍下一篇,大家一定要支持与推荐呀~!我也才有动力写后面的.   本篇主要内容如下: 6.1 引言 6.2 创建函数 6.3 存储过程 6.3.1 创建过程 6.3.2 调用存储过程 6.3.3 AUTHID 6.3.4 …

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException { //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); …… //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJob(jo…

彻底理解MapReduce shuffle过程原理 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Redu…

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详…

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo…

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException {   //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); ……   //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJo…

MapReduce的编程思想(1) MapReduce的过程(2) 1. MapReduce从输入到输出 一个MapReduce的作业经过了input.map.combine.reduce.output五个阶段. 其中combine阶段不一定发生,map输出的中间结果被分发到reduce的过程称为shuffle(数据混洗). shuffle阶段会发生copy(复制)和sort(排序). Reduce任务默认在Map任务数量完成5%才开始启动. 2. input HDFS上的文件作为MapRedu…

vue3.0将template转化为render的过程 这里是简单标记下,如何将.vue转换成js文件 具体的,先不研究了,太深,能力有限,达不到呢…

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方…

Shuffle过程是MapReduce的核心,Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程. 1.map端…

Mapper任务的执行过程: 第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit),每个输入片的大小是固定的.默认情况下,输入片(InputSplit)的大小与数据块(Block)的大小是相同的.如果数据块(Block)的大小是默认值64MB,输入文件有两个,一个是32MB,一个是72MB.那么小的文件是一个输入片,大文件会分为两个数据块,那么是两个输入片.一共产生三个输入片.每一个输入片由一个Mapper进程处理.这里的三个输入片,会有三个Mapper进程处理. 第二阶段是对输入片中…

MapReduce 运行的时候,会通过 Mapper 运行的任务读取 HDFS 中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer 任务会接收 Mapper 任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到 HDFS 的文件中.整个流程如图 Mapper任务的执行过程 每个 Mapper 任务是一个 java 进程,它会读取 HDFS 中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的 map 方法处理后, 转换为很多的键值对再输出. 整个 Mapper 任务的处理过程…

MapReduce简介 在Hadoop MapReduce中,框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的.数据从Mapper输出到Reducer接收,是一个很复杂的过程,框架处理了所有问题,并提供了很多配置项及扩展点.一个MapReduce的大致数据流如下图: 更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例. Mapper的输出排序.然后传送到Reducer的过程,称为shuffle.本文详细地解析shuffle过程,深入理解这个过程对于MapRedu…

说明:个人感觉SQL Server 2005是目前所有的SQL Server版本当中最好用的一个版本了,原因就是这个版本比起其它版本来说要安装简单,操作简便,只可惜这个版本只能在Windows7或者低版本的操作系统里面正常安装和使用,在Windows8或者更高版本的系统里面安装了以后用不了(没有SQL Server Management Studio这个组件),或者是需要经过复杂的设置了以后才可以使用,所以使用Windows8或者更高版本的操作系统的朋友,建议使用SQL Server 2008或…

说明:这篇文章是几年前我发布在网易博客当中的原创文章,但由于网易博客现在要停止运营了,所以我就把这篇文章搬了过来,虽然现如今SQL Server 2000软件早已经过时了,但仍然有一部分人在使用它,尤其是某些高校的学生在做毕业设计或者课程设计的时候可能会使用到,所以就把该软件的安装过程保留在这里吧. 另外,此SQL Server 2000软件只能在Windows XP或者更低的操作系统上正常安装和使用,在Windows 7或者更高版本的操作系统上需要经过很多复杂的设置后才能安装和使用(而且还不一…

资源的申请,分配过程略过,从开始执行开始. mapper阶段: 首先调用默认的PathFilter进行文件过滤,确定哪些输入文件是需要的哪些是不需要的,然后调用inputFormat的getSplits方法进行文件的分割,返回inputSplit列表,每个inputSplit会分到对应的mapper执行.之后调用默认的createRecordReader()方法,确定传给map函数处理的key和value.map函数执行的结果先存到缓存中,默认大小是100M,当达到阀值0.8也就是80M时会写入…