hive的sql语句被解析成了mapreduce,最终生成了一个jar文件。然后通过hadoop jar命令来执行这个jar文件。在http://master:50060/tasklog?attemptid=。。。可以看成jar所在文件目录,不过这个jar文件在mapreduce结束时,就会自动删除。这个jar文件大概有3M多。
路径大概是在:
/setup/hadoop/tmp/mapred/local/taskTracker/root/jobcache/job_201309092128_0001/jars/job.jar
相关推荐
本文将深入探讨Hive SQL如何被编译成MapReduce任务,以及在这个过程中涉及到的关键原理。 1. MapReduce实现基本SQL操作的原理: - **Join的实现原理**:在Hive中,Join操作通常通过MapReduce来实现。例如,在一个...
- **执行引擎**:Hive通过ExecMapper和ExecReducer执行MapReduce任务,支持本地模式和分布式模式两种执行模式。 #### 四、Hive执行流程详解 - **编译阶段**: - **Parser**:将HQL查询解析成抽象语法树(AST)。 ...
本文旨在深入探讨HiveSQL解析原理及其如何将SQL转化为MapReduce过程,并解释MapReduce如何实现基本SQL操作。 #### 二、MapReduce实现基本SQL操作的原理 在深入理解Hive如何将SQL语句转换为MapReduce任务之前,我们...
本文将深入探讨HiveSQL的编译过程,包括词法分析、语法分析、优化以及执行计划生成等关键步骤。 1. **词法分析**:这是编译过程的第一步,也称为扫描或Tokenization。HiveSQL的解析器接收用户输入的SQL语句,将其...
驱动器解析SQL查询并生成执行计划,执行器负责在Hadoop集群上执行这些计划。 2. **HiveQL**: HiveQL是Hive的SQL方言,支持常见的SQL操作,如SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY等,同时也有针对大数据处理的独特功能...
Hive将SQL语句转换为MapReduce任务,在Hadoop集群上执行。`hive`目录可能包含了Hive的JAR文件,这些文件在执行Hive查询时是必需的。 **MapReduce**: MapReduce是Hadoop的核心组件,它将大型数据集分解成小块,然后...
通过以上内容的学习,你将能熟练掌握Hive在大数据处理中的运用,理解其数仓设计原则,编写高效的Hive SQL查询,以及根据业务需求定制函数,并懂得如何调整参数来优化Hive的运行效率。在实践中,你可以结合实际数据集...
【Hive】Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,它将SQL-like查询语言转换为MapReduce任务进行运行。Hive提供了数据整理、查询和分析的功能,使得非Java背景的分析师也能操作Hadoop集群。Hive通过元数据来定义表结构,...
Hive 的 SQL 解析引擎会将每句 SQL 解析成任务,并且根据不同的执行引擎调用不同子类去生成 TASK。例如,对于 SELECT 语句,Hive 会生成一个 QueryTask 对象,并将其提交到 Spark 集群中执行。 在 Hive on Spark 中...
6. **执行计划的动态调整**:在运行时,Hive可以基于数据分布和任务进度动态调整任务执行策略,如动态分区和推测执行。 7. **资源调度**:YARN或Tez的资源调度器负责分配集群资源,确保任务按需获取计算资源。 总...
6. **执行Hive语句**:连接Hive服务,执行生成的建表语句,创建Hive表。 7. **数据导入**:使用ETL工具(如Apache Sqoop)或编写脚本,将MySQL数据导入到Hive中。这一步可能涉及数据格式转换、数据清洗等操作。 8....
本文旨在深入探讨HiveSQL的技术原理,特别是其如何将SQL查询转换为MapReduce任务的过程。 #### 二、HiveSQL到MapReduce的转换过程 Hive将SQL查询转换为MapReduce任务的过程中,主要分为六个阶段: 1. **词法、...
在大数据处理领域,HiveSQL是一种广泛使用的查询语言,它基于SQL语法,为Apache Hadoop提供了数据仓库工具,使得分析大规模分布式数据集变得更加便捷。这个名为"HiveSQL使用考核题"的压缩包文件很可能是为了测试或...
最后,Hive SQL提交作业后,会生成MapReduce作业,并在YARN(Yet Another Resource Negotiator)上运行。YARN是Hadoop的一个子项目,负责资源管理和作业调度,使得Hive可以在分布式环境中高效地运行复杂的查询任务。...
- MapReduce用于执行Hive的查询任务,将HQL转换为MapReduce作业执行,实现大数据的离线分析。 - Hive则提供了一种更友好的SQL接口,使得数据分析师能更方便地查询和分析HDFS上的数据。 - HBase则提供实时的数据读写...
Hive并不存储数据,而是依赖于HDFS进行数据存储,并利用MapReduce、Tez或Spark作为计算引擎执行SQL语句转化的分布式计算任务。它是一个读多写少的系统,主要用于静态数据分析,不支持频繁的数据修改和删除。 1.1 ...
一个Hive查询可能会生成多个MapReduce作业,而每个MapReduce作业又包含Map、Reduce、Spill、Shuffle、Sort等多个阶段。因此,针对Hive查询的性能优化可以从以下几个方面入手: 1. **针对MapReduce单个步骤的优化** ...
这个组件负责解析 SQL 查询,生成执行计划,并协调与 Hadoop 集群的交互以执行这些计划。它还包括了用于数据处理的逻辑和与 Hadoop 组件(如 MapReduce、Tez 或 Spark)的集成。 具体来说,hive-exec 可能包括以下...