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搜索关键字:hive on spark    ( 12366个结果
Pig系统分析(6)-从Physical Plan到MR Plan再到Hadoop Job
从Physical plan到Map-Reduce Plan 注:因为我们重点关注的是Pig On Spark针对RDD的执行计划,所以Pig物理执行计划之后的后端参考意义不大,这些部分主要分析流程,忽略实现细节。 入口类MRCompiler,MRCompilier按照拓扑顺序遍历物理执行计划中的节点,将其转换为MROperator,每个MROperator都代表一个map-reduce j...
分类:其他好文   时间:2014-05-10 08:46:07    阅读次数:366
Pentaho的Mondrian对Hive的支持
需求描述考虑直接在Hive或者Impala等Big Data方案,能够支持MDX查询,现调研一下Mondrian对hive的支持情况。环境准备hive环境,采用hive-0.10-cdh4.2.1 客户端程序使用的类库:mondrian-3.6.0、olap4j-1.2.0-SNAPSHOT数据准备...
分类:其他好文   时间:2014-05-09 18:15:58    阅读次数:494
hive行转多列LATERAL VIEW explode
源表(table1)数据{A:string B:array C:string}A B C190 [1030,1031,1032,1033,1190] select id191 [1030,1031,1032,1033,1190] select id希望的结果是:190 1030 select id1...
分类:其他好文   时间:2014-05-08 14:19:57    阅读次数:311
hive的union问题
内容来源:http://blog.csdn.net/azhao_dn/article/details/6921429在hive上执行查询:select count(*) from user_active_vv_20110801_31 where active_type_3>0 UNION ALL s...
分类:其他好文   时间:2014-05-07 20:26:30    阅读次数:460
Pig系统分析(8)-Pig可扩展性
本文是Pig系统分析系列中的最后一篇了,主要讨论如何扩展Pig功能,不仅介绍Pig本身提供的UDFs扩展机制,还从架构上探讨Pig扩展可能性。 补充说明:前两天同事发现twitter推动的Pig On Spark项目:Spork,准备研究下。 UDFs 通过UDFs(用户自定义函数),可以自定义数据处理方法,扩展Pig功能。实际上,UDFS除了使用之前需要register/define外,和...
分类:其他好文   时间:2014-05-07 05:10:44    阅读次数:567
hive实践(hive0.12)
版本:cdh5.0.0+hadoop2.3.0+hive0.12一、原始数据:1. 本地数据[root@node33 data]# ll total 12936 -rw-r--r--. 1 root root 13245467 May 1 17:08 hbase-data.csv [root@node33 data]# head -n 3 hbase-data.csv 1,1.52101,13...
分类:其他好文   时间:2014-05-06 22:24:07    阅读次数:437
Hive中join, outer join, semi join区别
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 最常用的就是多表关联查询,主要讲解下join、outer join和semi join的具体使用。 join是最简单的关联操作,两边关联只取交集。 outer join分为left outer join、rig...
分类:其他好文   时间:2014-05-06 15:01:38    阅读次数:269
spark 启动job的流程分析
从WordCount开始分析 编写一个例子程序 编写一个从HDFS中读取并计算wordcount的例子程序: packageorg.apache.spark.examples importorg.apache.spark.SparkContext importorg.apache.spark.SparkContext._ objectWordCount{ defm...
分类:其他好文   时间:2014-05-05 13:10:34    阅读次数:463
Spark中的Scheduler
Spark中的Scheduler scheduler分成两个类型,一个是TaskScheduler与其实现,一个是DAGScheduler。 TaskScheduler:主要负责各stage中传入的task的执行与调度。 DAGScheduler:主要负责对JOB中的各种依赖进行解析,根据RDD的依赖生成stage并通知TaskScheduler执行。 实例生成 TaskSchedule...
分类:其他好文   时间:2014-05-04 09:08:02    阅读次数:379
RDD的依赖关系
RDD的依赖关系 Rdd之间的依赖关系通过rdd中的getDependencies来进行表示, 在提交job后,会通过在DAGShuduler.submitStage-->getMissingParentStages privatedefgetMissingParentStages(stage: Stage): List[Stage] = { valmissing =newHash...
分类:其他好文   时间:2014-05-03 15:56:22    阅读次数:282
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