Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件,通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行查询。我们今天来聊的就是 Hive 底层是怎样将我们写的 SQL 转化为 MapReduce 等计算引擎可识别的程序。了解 Hive SQL 的底层编译过程有利于我们优化Hive SQL,提升我们对Hive的掌控力,同时有能力去定制一些需要的功能。### 二、Hive 底层执行架构我们先来看下 Hive 的底层执行架构图, Hive 的主要组件与 Hadoop 交互的过程:![Hive底层执...
最后结合工作需要和个人经历,我制定了一套适合自己的学习路线:开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分别学习Java、Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据库Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库M...
> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规... MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有 Map 和 Reduce ...
# 背景为了解决公司模型&特征迭代的系统性问题,提升算法开发与迭代效率,部门立项了特征平台项目。特征平台旨在解决数据存储分散、口径重复、提取复杂、链路过长等问题,在大数据与算法间架起科学桥梁,提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程...
# 背景为了解决公司模型&特征迭代的系统性问题,提升算法开发与迭代效率,部门立项了特征平台项目。特征平台旨在解决数据存储分散、口径重复、提取复杂、链路过长等问题,在大数据与算法间架起科学桥梁,提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管理,并统一了数据出口,供数据科学家、数据工程师、机器学习工程...
易扩展,容错率高## HDFS 在字节跳动的发展字节跳动已经应用 HDFS 非常长的时间了。经历了 9 年的发展,目前已直接支持了十多种数据平台,间接支持了上百种业务发展。从集群规模和数据量来说,HDFS 平台在公司内部已经成长为总数十万台级别服务器的大平台,支持了 10 EB 级别的数据量。**当前在字节跳动,** **HDFS** **承载的主要业务如下:**- Hive,HBase,日志服务,Kafka 数据存储 - Yarn,Flink 的计算框架平台数据 -...
HBase ✅ ✅ ✅ 大数据存储 HDFS ✅ ✅ 大数据存储 Hive(on HDFS) ✅ ✅ ✅ 大数据存储 Hive(on TOS) ✅ ✅ ✅ ✅ 大数据存储 StarRocks ✅ ✅ ✅ ✅ 大数据存储 Doris ✅ ✅ ✅ 大数据存储 MaxCompute ✅ ✅ 大数据存储 Kudu ✅ ✅ ✔️ 大数据存储 CloudFS ✅ ✅ MPP数据库 ClickHouse ✅ ✅ ✅ MPP数据库 ByteHouse CE ✅ ✅ ✅ ✅ ...
Hive、ODPS、HBase、FTP 等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。DataX 作为数据同步框架,它将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的 Reader 插件,以及向目标端写入数据的 Writer 插件,使用 DataX 框架可以支持多种数据源类型的数据互通同步工作。详见:https://github.com/alibaba/DataX本文将为您介绍在火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap 上,通过 Shell 任务调用 DataX 的方式,将火山引擎云数据库 MySQL 与 文...
Airflow 2.4.2 - Hive 2.3.9 - Hue 4.9.0 - Knox 1.5.0 - Presto 0.267 - Trino 392 - Spark 2.4.8 - Sqoop 1.4.7 - Tez 0.10.1 - Iceberg 0.14.0 - Impala 3.4.1 - Kudu 1.14.0 - HBase 1.7.2 1.7.2 Oozie 5.2.1 - Dolphin Scheduler 3.1.1 - Hudi 0.11.1 - 发布说明 以下发布说明包括有关 EMR V2.2.0 的信息,更改与2.1.1有关。EMR V2.2.0为火山引擎EMR V2.2.x的第一个版本。发布日期: 2023 年 03 月 28 日 更改、增强和解决的...
火山引擎表格数据库 HBase 版是基于 Apache HBase 提供的全托管 NoSQL 服务,兼容标准 HBase 访问协议,具备低成本存储、高扩展吞吐等优势。 产品优势表格数据库 HBase 版具备以下优势,帮助您构建理想应用。 支持宽表模型。 高可用架构,Master 为包含两个节点的主备模式,支持 HA 实时检测。 存储和计算分离保证数据的高可靠,存储采用多副本机制,可用性不低于 99.9%。 支持实例变配,包括横向扩容和纵向扩缩容,还提供了监控告警等功能...
HBase 连接器提供了对分布式 HBase 数据库表的读写数据能力,支持做数据源表、结果表和维表。 使用限制Flink 目前提供了 HBase-1.4 和 HBase-2.2 两种连接器,请根据实际情况选择: 在 Flink 1.11-volcano 引擎版本中仅支持使用 HBase-1.4 连接器。 在 Flink 1.16-volcano 引擎版本中支持使用 HBase-1.4 和 HBase-2.2 两种连接器。 注意事项在公网环境中连接火山 HBase 时,您需要添加以下两个参数: 'properties.zookeeper.znode.me...
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...
Hive 2.3.9 - Spark 2.4.8 - Tez 0.10.1 - Knox 1.5.0 1.5.0 Openldap 2.5.13 2.5.13 Zookeeper 3.7.0 3.7.0 Ossa 1.0.0 - HBase 1.6.0 1.6.0 Flink 1.16.1 - Presto 0.280 - Trino 412 - DolphinScheduler 3.1.7 - Iceberg 1.2.0 - Hudi 0.12.2 - Airflow 2.4.2 - Hue 4.11.0 - Sqoop 1.4.7 - Impala 3.4.1 - Kudu 1.14.0 - Phoenix 4.16.1 4.16.1 Ranger 1.2.0 - Flume 1.9.0 - 发布说明 更改、增强和解决的问题【组件】优化Hi...