hadoop教程Hive执行过程

hql执行流程HQL执行流程1. 概述HQL（Hive Query Language）是Hive中用来进行数据查询和操作的一种类似SQL的语言。

在Hive中，用户使用HQL来描述需要进行的数据查询和操作，然后Hive会将HQL转化为MapReduce作业来执行。

2. HQL执行流程简述HQL执行流程主要分为以下几个步骤：•HQL查询解析：首先，Hive将用户提交的HQL进行解析，分析HQL中的语法结构和语义，生成查询执行计划。

•优化器处理：接下来，HQL查询执行计划会被传递给优化器（Optimizer），优化器会根据一系列优化规则对查询执行计划进行优化，以提高查询性能。

•生成物理执行计划：优化器处理之后，会生成物理执行计划（Physical Execution Plan）。

物理执行计划是一个由一系列MapReduce任务组成的有向无环图，每个任务负责执行特定的操作。

•作业提交：生成的物理执行计划被提交给Hadoop集群，由集群管理器（如YARN）负责将任务分配给可用的计算资源。

•任务执行：在Hadoop集群中，每个MapReduce任务会进行数据的读取、计算和写出等操作，直到任务完成。

•结果返回：当所有任务都执行完毕后，结果会被返回到Hive客户端或存储在HDFS或其他存储系统中。

3. 详细解析HQL查询解析在这个阶段，Hive会对用户提交的HQL进行解析，检查语法和语义的正确性。

如果HQL存在语法错误或不符合Hive的语义规范，解析步骤会失败，提示错误信息给用户。

优化器处理在查询解析成功后，Hive会将查询执行计划传递给优化器进行优化。

优化器会根据一系列的优化规则对查询执行计划进行优化，以提高查询的性能。

例如，优化器可以通过适当的重新排序、合并操作来减少数据的读取和写入次数，从而提高查询的效率。

生成物理执行计划优化器处理完成后，会生成物理执行计划。

物理执行计划是一个有向无环图（DAG），每个节点代表一个MapReduce任务，节点之间的边表示数据的依赖关系。

hive工作原理流程Hive工作原理流程Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构工具，用于处理大规模数据集。

它提供了类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，使用户可以使用类似于传统关系型数据库的方式来处理和分析数据。

Hive工作原理流程可以分为数据导入、数据处理和数据导出三个主要步骤。

1. 数据导入在Hive中，数据通常是从外部存储系统（如HDFS）导入的。

首先，用户需要创建一个外部表，定义表的模式和数据存储位置。

然后，通过Hive的LOAD命令将数据加载到创建的表中。

在加载数据之前，Hive还支持数据预处理操作，例如数据清洗、转换和分区等。

当数据成功加载到表中后，就可以进行后续的数据处理操作。

2. 数据处理Hive的数据处理主要通过HiveQL查询语言来实现。

用户可以使用HiveQL编写类似于SQL的查询语句，对表中的数据进行查询、过滤、聚合和排序等操作。

Hive将HiveQL查询转换为一系列的MapReduce任务，并在Hadoop集群上执行这些任务。

在查询过程中，Hive会根据表的元数据信息进行优化，例如使用分区和索引来提高查询性能。

同时，Hive还支持自定义函数和用户自定义聚合函数（UDF和UDAF），以满足特定的数据处理需求。

3. 数据导出在数据处理完成后，用户可以将结果数据导出到外部存储系统或其他应用程序中进行进一步分析或展示。

Hive提供了多种导出数据的方式，例如INSERT操作、CTAS（Create Table As Select）语句和INSERT OVERWRITE语句等。

用户可以根据需要选择合适的导出方式，并定义导出数据的格式和存储位置。

在导出数据之前，Hive还支持数据转换和格式化操作，以满足导出需求。

Hive的工作原理流程可以概括为数据导入、数据处理和数据导出三个主要步骤。

通过定义表结构和加载数据，用户可以在Hive中进行数据处理操作，使用HiveQL查询语言对数据进行查询、过滤和聚合等操作。

hive except all 实现原理-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据查询、分析和管理。

它使用类SQL语言HiveQL来操作数据，提供了类似于关系型数据库的查询语法和功能。

在大数据处理领域，Hive已经成为一个非常重要的工具，被广泛应用于数据仓库、数据分析和数据挖掘等领域。

在使用Hive进行数据处理时，经常需要进行数据对比和去重操作。

其中，EXCEPT ALL操作是常用的一种数据操作方法，可以帮助用户实现两个数据集之间的差集运算，并且保留重复记录。

本文将重点介绍Hive中的EXCEPT ALL操作的实现原理，帮助读者更好地理解Hive的使用和优化数据处理效率。

1.2 文章结构本文将首先对Hive进行概述，介绍其概念和特点。

然后详细讨论EXCEPT ALL操作在Hive中的应用，分析其操作原理和实现方式。

最后，结合实际案例，探讨EXCEPT ALL操作在数据处理中的应用场景，并展望未来可能的发展方向。

整篇文章将围绕着Hive中的EXCEPT ALL操作展开，为读者提供全面深入的了解和分析。

1.3 目的:在本文中，我们的主要目的是深入探讨hive中的EXCEPT ALL操作的实现原理。

我们将首先介绍Hive的概念和基本原理，然后详细分析EXCEPT ALL操作的语法和功能。

通过深入研究EXCEPT ALL操作的实现原理，我们可以更好地理解Hive中数据处理的机制，进一步提升我们在数据处理和查询优化方面的能力。

同时，通过对EXCEPT ALL操作的实现原理进行分析，我们可以更好地应用这一操作符来解决实际业务中的数据处理问题，提高数据处理的效率和准确性。

通过本文的学习，读者将能够深入了解Hive中EXCEPT ALL操作的内部工作原理，从而更好地应用于实际数据处理场景中。

2. 正文2.1 Hive概述Hive是一个基于Hadoop框架的数据仓库工具，它提供了类似于SQL 的查询语言HiveQL，使得用户可以通过简单的SQL语句在Hadoop集群上进行数据分析和查询。

hive运行机制流程
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它使用类SQL语言(HQL)将数据处理作为一个查询任务。

下面是Hive的运行机制流程。

1. 建立数据仓库
首先需要建立数据仓库，Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上，因此需要先在Hadoop上建立一个数据仓库，然后在Hive中定义一个与HDFS上相应目录路径对应的库。

2. 创建表
在Hive中使用HQL语句创建表，定义表的列名、类型和表的存储格式等信息。

此时只是在Hive元数据库中定义了一个表的结构，表的数据并没有写入到物理存储介质中。

3. 导入数据
可以使用Hive提供的LOAD DATA或INSERT语句将数据导入到建立的表中。

当数据导入到表中后，表中的数据才可以被查询和处理。

4. 执行SQL语句
使用HQL语句查询表中的数据。

Hive会将HQL语句转换成MapReduce作业，并将作业提交到Hadoop集群上执行。

Hadoop集群会根据MapReduce的执行过程，在每个节点上分配任务并运行，最终将结果返回给Hive。

5. 保存结果
执行完HQL语句后，Hive会将结果写入到HDFS中的相应路径下。

总结：
Hive的运行机制流程包括建立数据仓库、创建表、导入数据、执行SQL语句以及保存结果。

Hive将HQL语句转换成MapReduce作业运行在Hadoop集群上，最终将结果写入到HDFS中的相应路径下。

hive安装配置实验实训报告一、实验目的本实验旨在通过实际操作，掌握Hive的安装与配置过程，了解Hive的基本功能和使用方法，为后续的大数据处理和分析奠定基础。

二、实验环境1.硬件环境：高性能计算机，至少4核CPU、8GB内存、50GB 硬盘。

2.软件环境：Ubuntu 18.04操作系统，Java Development Kit (JDK) 1.8，Apache Hadoop 2.7.3。

三、实验步骤1.安装与配置Hadoop：首先，在实验环境中安装Hadoop，并配置Hadoop集群。

确保NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等节点正常运行。

2.安装Hive：使用apt-get命令安装Hive。

在安装过程中，选择与Hadoop版本兼容的Hive版本。

3.配置Hive：编辑Hive的配置文件hive-site.xml，配置Hive连接到Hadoop集群的相关参数。

4.初始化Hive元数据：运行Hive的元数据初始化脚本，创建Hive元数据库。

5.启动Hive服务：使用以下命令启动Hive的元数据库、Metastore和HiveServer2等服务。

1.元数据库：hive --service metastore &2.Metastore：hive --service metastore &3.HiveServer2：hive --service hiveserver2 &6.测试Hive：使用Hive的命令行工具进入Hive交互式查询环境，执行简单的SQL查询语句，测试Hive是否安装成功。

四、实验结果与分析经过上述步骤，我们成功在实验环境中安装和配置了Hive。

通过执行简单的SQL查询语句，验证了Hive的基本功能。

具体而言，我们执行了以下查询语句：1.创建数据库：CREATE DATABASE mydatabase;2.选择数据库：USE mydatabase;3.创建表：CREATE TABLE mytable (id INT, name STRING);4.插入数据：INSERT INTO TABLE mytable VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob');5.查询数据：SELECT * FROM mytable;6.删除表：DROP TABLE mytable;7.删除数据库：DROP DATABASE mydatabase;通过这些查询语句的执行，我们验证了Hive的基本功能，包括数据库管理、表创建、数据插入、数据查询、表删除和数据库删除等。

hive的sql执行流程
Hive的SQL执行流程大致可以分为以下几个步骤：
1. SQL解析与编译：Hive首先将输入的SQL查询语句进行解析，将其转化为抽象语法树（AST）。

然后，这个AST会被转换成逻辑执行计划。

在编译阶段，Hive会进行一些优化，比如重新排序操作，以改进查询的效率。

2. 元数据访问：在编译阶段，Hive会访问元数据（metadata）来获取表的结构、列的数据类型等信息。

这些信息对于后续的查询优化和执行非常重要。

3. 生成物理执行计划：基于逻辑执行计划和元数据信息，Hive会生成物理
执行计划。

物理执行计划包含了如何实际执行查询的具体步骤，例如数据的加载、过滤、连接等操作。

4. 执行物理计划：物理执行计划被提交给执行引擎来执行。

这个阶段包括数据加载、过滤、排序、连接等操作，这些操作可能会涉及到Hive的不同组件，比如Hive Metastore、HiveServer2等。

5. 结果输出：查询完成后，结果会被返回给客户端。

如果查询是SELECT类型的，结果会被返回给客户端；如果查询是INSERT类型的，结果会被写入到HDFS或者其他存储系统中。

6. 清理：最后，Hive会进行一些清理工作，比如释放资源、清理临时文件等。

以上就是Hive的SQL执行流程。

需要注意的是，这个流程可能会因为Hive的不同版本或者配置有所不同。

Hive的架构和执⾏流程1. Hive架构组成 Hive的架构组成,包括三部分Hive Client、Hive Service、Hive Storage and Computing A. Hive Client，Hive的客户端 针对不同的应⽤程序提供了不同的驱动，例如像是 a. JDBC驱动 b. ODBC驱动 c. Thrift Client B. Hive Service，Hive的服务端 分为三个部分，⽤户接⼝组件、Diver组件、Metastore组件 a. ⽤户接⼝组件 CLI：命令⾏⽅式 HWI：页⾯操作⽅式 HiveServer：对接Api程序 b. Diver组件 Hive 驱动引擎，Hive的核⼼。

该组件包含编译器、优化器和执⾏引擎。

它的作⽤是将hiveSQL语句进⾏解析、编译优化、⽣成执⾏计划，然后调⽤底层MR计算框架。

c. Metastore组件 元数据服务组间。

Hive的数据分为两部分。

⼀部分为业务数据，保存在HDFS中。

另⼀部分为对业务数据的描述数据，即元数据，保存在Derby或MySQL数据库中。

Meta store：访问元数据存储的⼊⼝ File System：访问⽂件系统的⼊⼝，分布式⽂件系统或本地⽂件系统 Job Client：提交job作业的⼊⼝ C.Hive Storage and Computing 元数据存储组件和计算引擎。

Hive的外部组件。

a. 元数据存储数据库（Derby、MySQL） b. 计算引擎（MR、Spark等）2. Hive的⼯作流程 A. 详细执⾏流程 a. 通过⽤户接⼝组件，如命令⾏⽅式、页⾯操作⽅式或不同驱动程序（JDBC、ODBC等）的客户端。

向Hive Driver发送执⾏命令。

⽬的是获取查询结果。

b. 获取查询计划，Driver拿到执⾏命令后，会向Complier（编译器）获取查询计划 c. 获取元数据信息，编译器⽣成查询计划，⾸先要获取相关的元数据信息。

hive工作原理Hive是一种基于Hadoop的数据仓库和分析系统，用于管理和查询大型数据集，其特点是可以使用类似SQL语句管理和查询数据，能够将复杂的数据分析任务简化成几条SQL语句就可以完成，从而极大地简化了复杂数据挖掘和大数据分析的工作，是当今最流行的大数据处理技术之一。

Hive的工作原理是通过将查询语句转换成MapReduce程序来执行。

当用户输入Hive SQL时，它将被转换成一系列的MapReduce操作，从而完成查询的任务。

Hive将用户输入的SQL语句转换成MapReduce以提高性能，以降低运行时间。

Hive由两部分组成：一部分是MapReduce程序，另一部分是Hive 服务器，用于管理查询和存储结果。

MapReduce程序用于执行HiveSQL 语句，根据用户的查询，返回查询结果。

Hive服务器是一个守护进程，用于管理查询，并将查询的结果返回给用户。

Hive服务器从HDFS 中检索数据，并在服务器上执行查询，并将结果返回给用户。

此外，它还可以将查询结果保存到HDFS中，以便用户可以在以后使用。

Hive的执行通常包括以下步骤：首先，Hive将用户输入的Hive SQL转换成MapReduce操作；然后，Hive将该MapReduce操作提交到HadoopDistributedFileSystem(HDFS)，启动MapReduce任务；最后，MapReduce任务执行完毕后，Hive将结果返回给用户。

Hive支持自定义函数(UDF)，使用户可以根据自己的需要定义函数，以便满足自己的数据挖掘需求。

UDFs可以用于更改数据的类型，操作或转换数据，计算数据的统计信息，等等，实现了更复杂的数据分析需求。

Hive还支持用户定义自定义存储格式，可以将数据存储在不同的格式中，以方便查询，比如压缩格式和分区表格式。

使用这种方式，Hive可以提高数据存储和查询的效率，从而提高系统性能。

Hive支持对HDFS上的数据进行并行处理，支持多种数据查询和分析，支持自定义函数，以及支持自定义存储格式，实现了大数据分析的高效性、准确性和可靠性的查询分析，为当今大数据时代的数据分析提供了一种理想的工具。

hive的读写流程一、数据的读取流程在Hive中，数据的读取流程主要包括以下几个步骤：1. 元数据的读取：Hive首先会读取元数据信息，元数据包括表的结构、分区信息、数据存储位置等。

元数据通常存储在关系型数据库中，如MySQL或Derby。

2. 解析SQL语句：Hive会解析用户提交的SQL语句，根据语法规则和元数据信息，确定查询的表、列和条件等。

3. 查询优化：Hive会对查询语句进行优化，包括选择合适的查询计划、调整查询顺序、剪枝无用的列或分区等。

优化的目标是提高查询性能和减少资源消耗。

4. 数据的读取：在优化后的查询计划中，Hive会根据数据存储位置和分区信息，从Hadoop集群的数据节点上读取数据。

数据可以存储在HDFS、HBase或其他存储系统中。

5. 数据的转换和处理：在读取数据后，Hive会根据查询语句中的转换函数、聚合函数或自定义函数，对数据进行转换和处理。

这些处理过程可以包括数据类型转换、数据过滤、数据排序等。

6. 结果的返回：经过数据转换和处理后，Hive会将查询结果返回给用户。

用户可以选择将结果保存到本地文件系统或其他存储系统中。

二、数据的写入流程在Hive中，数据的写入流程与读取流程类似，也包括以下几个步骤：1. 元数据的读取：与读取流程一样，Hive首先会读取元数据信息，确定写入数据的表结构和存储位置等。

2. 解析SQL语句：Hive会解析用户提交的SQL语句，确定写入数据的表和列等。

3. 数据的转换和处理：用户可以通过INSERT语句将数据写入Hive 表中。

在写入数据前，Hive可以对数据进行转换和处理，如数据类型转换、数据过滤、数据排序等。

4. 数据的划分和存储：Hive支持将数据按照分区进行存储，可以提高查询效率。

在写入数据时，用户可以选择指定数据的分区信息，或者使用动态分区功能。

5. 数据的排序和压缩：Hive支持对数据进行排序和压缩，可以提高查询性能和减少存储空间。