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、查詢計劃完成HQL查詢語句的生成。

hive分區(qū)表的特點？

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(fā)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(fā)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(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)解析成鍵值格式，并在解析的同時寫入內存。

3.在內存中執(zhí)行重要的洗牌過程，

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

任務的數(shù)量由分區(qū)或鍵的數(shù)量決定，每個任務處理一個分區(qū)的數(shù)據(jù)。

5.最后每個reduce任務寫出這個分區(qū)處理的結果數(shù)據(jù)，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(shù)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(qū)，即具有相同鍵的用戶定義的規(guī)則，是由業(yè)務邏輯決定的。

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