> 本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。### 一、HiveHive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase ...
可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于 Hive 在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择 Hive 出发点并不是因为 Hive 很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。# 企业级数仓构建需求数仓架构通常是一个企业数据分析的起点,在数仓之下会再有一层数据湖,用来做异构数据的存储以及数据的冷备份。但是也有很多企业,特别是几乎完全以结构化数据为主的企业在实施上会...
数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支... Hudi 支持同步 HiveMetastore,因此 ByConity 可以通过 HiveMetastore 感知 Hudi 表。普通 CoW 表可以直接使用 CnchHive 引擎进行查询。```CREATE TABLE hudi_tableENGINE = CnchHive('thrift://localhost:90...
也可以从 Hive 把数据导入至 ClickHouse 中,除此之外,业务方还会将 1% 抽样的离线数据导入过来做一些简单验证,1% 抽样的数据一般会保存更久的时间。除了技术选型和实现方案,我们在支持推荐系统的实时数据时遇到过不少问题,其中最大的问题随着推荐系统产生的数据量越来越大,单个节点的消费能力也要求越来越大,主要碰到如下问题:02- 挑战与解决方案------------![picture.image](https://p3-volc-community-si...
Hive 常用于存储结构化数据,其底层使用 HDFS 存储数据。全域数据集成(DataSail)提供了基于 HDFS 文件和基于 JDBC 两种方式的数据同步功能: 基于 HDFS 文件的数据同步(支持 Hive 读&写):Hive reader 通过 HMS(Hive Metastore Service)获取到指定 Hive 表的底层存储路径,然后直接读写底层 HDFS 文件,最后再将元信息同步至 HMS。 基于 JDBC 的数据同步(仅支持 Hive 读):Hive reader 通过 JDBC 客户端连接 HiveServer2 服务进行数据读...
本文为您介绍在 E-MapReduce 集群提交 Hive SQL 的三种方式。 1 前提条件使用 SSH 方式登录到集群主节点,详情请参见使用 SSH连接主节点。 2 连接方式2.1 方式一:通过 hive 客户端执行以下命令,切换为 hive 用户。 ... 说明 HiveServer2地址获取方式,详见“确定 HiveServer2 地址”。 命令行传递的 username 和 password 参数来自您在 EMR 控制台 > 集群详情 > 用户管理页面,通过 IAM 用户导入或手动添加的用户名和密码信息。详情参...
shell su hive执行以下命令,进入 Hive 命令行。 shell hive返回信息如下所示时,表示进入 Hive 命令行 Hive Session ID = aaa9c23d-4975-4c10-bb9a-1817c5fa36e6Logging initialized using configuration in file:/etc/emr/hive/conf/hive-log4j2.properties Async: trueHive Session ID = 258437d2-f601-42c9-bab3-731b975b0642 3 库操作本文示例中的数据库以 testdb 为例介绍。 3.1 创建库shell CREATE DATABASE IF NOT EXIS...
数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支... Hudi 支持同步 HiveMetastore,因此 ByConity 可以通过 HiveMetastore 感知 Hudi 表。普通 CoW 表可以直接使用 CnchHive 引擎进行查询。```CREATE TABLE hudi_tableENGINE = CnchHive('thrift://localhost:90...
也可以从 Hive 把数据导入至 ClickHouse 中,除此之外,业务方还会将 1% 抽样的离线数据导入过来做一些简单验证,1% 抽样的数据一般会保存更久的时间。除了技术选型和实现方案,我们在支持推荐系统的实时数据时遇到过不少问题,其中最大的问题随着推荐系统产生的数据量越来越大,单个节点的消费能力也要求越来越大,主要碰到如下问题:02- 挑战与解决方案------------![picture.image](https://p3-volc-community-si...
字节跳动数据集成的现状 在 2018 年,我们基于 Flink 构造了异构数据源之间批式同步通道,主要用于将在线数据库导入到离线数仓,和不同数据源之间的批式传输。在 2020 年,我们基于 Flink 构造了 MQ-Hive 的实时数据集成通道,主要用于将消息队列中的数据实时写入到 Hive 和 HDFS,在计算引擎上做到了流批统一。到了 2021 年,我们基于 Flink 构造了实时数据湖集成通道,从而完成了湖仓一体的数据集成系统的构...
数据由推荐系统直接产生,写入 Kafka——为了弥补缺少 Flink 的 ETL 能力,推荐系统做了相应配合,修改 Kafka Topic 的消息格式直接适配 ClickHouse 表的 schema;- 敏捷 BI 平台也适配了一下实时的场景,可以支持交互式的查询分析;- 如果实时数据有问题,也可以从 Hive 把数据导入至 ClickHouse 中,除此之外,业务方还会将 1% 抽样的离线数据导入过来做一些简单验证,1% 抽样的数据一般会保存更久的时间。除了技术选型和实现...
越来越多的公司将Flink作为首选的大数据计算引擎。字节跳动也在持续探索Flink,作为众多Flink用户中的一员,对于Flink的投入也是逐年增加。## 字节跳动数据集成的现状在2018年,我们基于Flink构造了异构数据源之间批式同步通道,主要用于将在线数据库导入到离线数仓,和不同数据源之间的批式传输。在2020年,我们基于Flink构造了MQ-Hive的实时数据集成通道,主要用于将消息队列中的数据实时写入到Hive和HDFS,在计算引擎上做到了流...
上的原因,我们最终采用了 Kafka Engine 的方案,也就是 ClickHouse 内置消费者去消费 Kafka。整体的架构如图: 数据由推荐系统直接产生,写入 Kafka——为了弥补缺少 Flink 的 ETL 能力,推荐系统做了相应配合,修改 Kafka Topic 的消息格式直接适配 ClickHouse 表的 schema; 敏捷 BI 平台也适配了一下实时的场景,可以支持交互式的查询分析; 如果实时数据有问题,也可以从 Hive 把数据导入至 ClickHouse 中,除此之外,业务方还会将 1...