皮皮网

【换页 源码】【微擎相册源码】【杭州有溯源码】hive 源码教程

时间:2024-11-14 23:58:36 来源:python raise源码 作者:RIS公式源码

1.Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇
2.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
3.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
4.beehive 源码阅读- go 语言的源码自动化机器
5.Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析

hive 源码教程

Hive 编程专题之 - 自定义函数 Java 篇

       Hive函数分为内置函数与自定义函数,内建函数包括字符、教程数值、源码日期与转换等类型。教程

       自定义函数类似于传统商业数据库中的源码编译函数,如SQL Server中使用C#解决内建函数无法解决的教程换页 源码问题,Oracle中则使用Java编写的源码Jar扩展功能,Hive中的教程自定义函数同样依赖Jar,提供Java编写程序以处理内置函数无法达到的源码功能。

       使用Java编写Hive自定义函数步骤包括:

       1. 常看所有内置与自定义函数。教程

       2. Java或Scala编写自定义函数。源码

       3. 使用Eclipse或其他Java编辑工具生成JAR文件。教程

       4. 将生成的源码JAR文件放置于HDFS中,Hive即可应用。教程

       5. 使用Java编写简单的源码Hive自定义函数,步骤如下:

       5.1 使用Eclipse建立Maven项目。

       5.2 引入特定的Hive/Hadoop JAR。

       5.3 从Hive源代码或Hadoop基类库中寻找所需库。

       5.4 编写简单的大写转换函数。

       5.5 导出Eclipse,导入Hive类路径。

       5.6 定义Hive函数,需带上全路径,即类的包路径。

       5.7 修改Java代码,再执行相关步骤。

       通过以上步骤,成功使用Java编写一个供Hive调用的函数。

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0..2+iceberg踩坑过程

       在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、微擎相册源码Tez 0..2以及Iceberg 1.3的过程中,我们面对了诸多挑战,并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。以下为集成步骤的详细说明。

       首先,确保Hadoop版本为3.3.5,这是Hive运行的前置需求。紧接着,安装Tez作为计算引擎。由于Tez 0..2的依赖版本为3.3.1,与当前的Hadoop版本不符,因此,我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前,下载官方发布的Tez源码(release-0..2),并解压以获取编译所需文件。编译过程中,注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5,同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径,并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz,避免不必要的编译耗时。完成后,将编译好的文件上传至HDFS,并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml,同步配置至所有节点后重启集群。

       Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,提供SQL查询和数据分析能力,新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3,杭州有溯源码无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、配置环境变量及初始化元数据。下载最新的Hive 4.0.0-beta-1版本,解压并配置环境变量,删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量,并确保连接信息正确。初始化Hive元数据后,可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。

       通过beeline命令进行连接,执行创建数据库和表的SQL语句,使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是,Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3,因此无需额外加载jar包,只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本,需下载Hive源码,修改依赖并编译特定包。

       为了创建Iceberg分区表,使用熟悉的Hive命令语法,例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似,可在HMS中获取Iceberg分区详细信息,并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的乳胶枕网站源码详细指导,确保了集成过程的顺利进行。

大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

       我会不间断地更新维护,希望对正在寻找大数据工作的朋友们有所帮助。

       第五章目录

       第五章 Hive

       5.1 Hive 运行原理(源码级)

       1.1 reduce端join

       在reduce端,对两个表的数据分别标记tag,发送数据。根据分区分组规则获取相同key的数据,再根据tag进行join操作,完成实际连接。

       1.2 map端join

       将小表复制到每个map task的内存中,仅扫描大表,对大表中key在小表中存在时进行join操作。使用DistributedCache.addCacheFile设置小表,通过标准IO获取数据。

       1.3 semi join

       先将参与join的表1的key复制到表3中,复制多份到各map task,过滤不在新表3的表2数据,最后进行reduce。

       5.2 Hive 建表

5.3.1 传统方式建表

       定义数据类型,如:TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。

       使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。

5.3.2 CTAS查询建表

       创建表时指定表名、存储格式、数据来源查询语句。

       缺点:默认数据类型范围限制。

5.3.3 Like建表

       通过复制已有表的结构来创建新表。

5.4 存储格式和压缩格式

       选择ORC+bzip/gzip作为源存储,ORC+Snappy作为中间存储。

       分区表单文件不大采用gzip压缩,android仿商城源码桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。

       设置压缩参数,如"orc.compress"="gzip"。

5.5 内部表和外部表

       外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。

       内部表在创建时生成对应目录的文件夹,外部表以指定文件夹为数据源。

       内部表删除时删除整个文件夹,外部表仅删除元数据。

5.6 分区表和分桶表

       分区表按分区字段拆分存储,避免全表查询,提高效率。

       动态分区通过设置参数开启,根据字段值决定分区。

       分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。

5.7 行转列和列转行

       行转列使用split、explode、laterview,列转行使用concat_ws、collect_list/set。

5.8 Hive时间函数

       from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。

       时间戳支持转换和截断,标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。

       month函数基于标准格式截断,识别时截取前7位。

5.9 Hive 排名函数

       row_number、dense_rank、rank。

5. Hive 分析函数:Ntile

       效果:排序并分桶。

       ntile(3) over(partition by A order by B)效果,可用于取前%数据统计。

5. Hive 拉链表更新

       实现方式和优化策略。

5. Hive 排序

       order by、order by limit、sort by、sort by limit的原理和应用场景。

5. Hive 调优

       减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。

5. Hive和Hbase区别

       Hive和Hbase的区别,Hive面向分析、高延迟、结构化,Hbase面向编程、低延迟、非结构化。

5. 其他

       用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。

beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器

       beehive源码深入解析:Go语言中的自动化机器设计

       beehive的核心模块系统在包<p>bees</p>中体现其独特的解耦设计,这使得系统操作简便且易于扩展。只需要少量的学习,就能扩展自己的beehive功能。这里的"bee"代表Worker,执行具体任务,类似于采蜜的工蜂;而"hive"则是一个WorkerPool的工厂,通过简单配置(如一个token)即可创建针对特定任务的bee。

       "chain"是连接事件和处理的关键,它将事件(如博客更新)与响应(如发送邮件)关联起来,通过事件通道(eventChan)触发并执行相应的action。WebBee的实现展示了如何在Run方法中接收事件并唤醒相应的bee,同时ServeHTTP函数负责http请求处理,暴露API供外部调用。

       事件(Event)的处理通过<p>handleEvents</p>函数实现,它接收事件并将事件与对应的bee关联,进一步通过chains链接Event和Action,实现bee间的协作。Action的执行由<p>execAction</p>函数负责,可以处理预设选项或运行时传入的选项。

       总的来说,beehive的自动化机器设计通过巧妙的解耦、事件驱动和灵活的链式处理,提供了一种高效且可扩展的编程模式。

Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析

       大数据开发中,数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常,我们通过读取Hive数据来进行计算,并将结果保存到数据库中,然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而,使用FlinkSQL可以简化这一过程,通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。

       在Flink中,读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程,包括刷写数据库的机制和原理。

       以下是本文将讲解的几个部分,以解答在使用过程中可能产生的疑问:

       1. 表的定义

       2. 定义的表如何找到具体的实现类(如何自定义第三方sink)

       3. 写入数据的机制原理

       (本篇基于1..0源码整理而成)

       1. 表的定义

       Flink官网提供了SQL中定义表的示例,以下以oracle为例:

       定义好这样的表后,就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来,我们将探讨其中的技术细节。

       2. 如何找到实现类

       实际上,这一过程涉及到之前分享过的SPI(服务提供者接口),即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时,会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation,例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息,从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable,则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。

       寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类,加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下,定义接口以及实现类。

       加载到内存后,首先判断是否是TableFactory的实现类,然后检查必要的参数是否满足(如果不满足会抛出异常,很多人在第一次使用Flink SQL注册表时,都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常,其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的)。

       找到对应的实现类后,调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。

       3. 工厂模式+创建者模式,创建TableSink

       JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂,它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中,它不能在batch模式下使用,但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式,其中createStreamTableSink负责创建真正的Table,基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。

       创建出TableSink之后,就可以使用Flink API,基于DataStream创建一个Sink,并配置对应的并行度。

       4. 消费数据写入数据库

       在消费数据的过程中,底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。

       控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''

       控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'

       这两个条件先到先触发,这两个参数都是可以通过with()属性配置的。

       JDBCUpsertFunction很简单,主要的工作是包装对应的Format,执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接,invoke方法负责消费每条数据提交。

       接下来,我们来看看关键的format.open()方法:

       接下来就是消费数据,执行提交了

       AppendWriter很简单,只是对PreparedStatement的封装而已

       5. 总结

       通过研究代码,我们应该了解了以下关键问题:

       1. JDBC Sink执行的机制,比如依赖哪些包?(flink-jdbc.jar,这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现)

       2. 如何找到对应的实现?基于SPI服务发现,扫描接口实现类,通过属性过滤,最终确定对应的实现类。

       3. 底层如何提交记录?目前只支持append模式,底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交

       4. 数据写入数据库的时机和机制?一方面定时任务定时刷新,另一方面数量超过限制也会触发刷新。

       更多Flink内容参考:

关键词:1001001源码

copyright © 2016 powered by 皮皮网   sitemap