）：将逻辑执行计划转成可执行的物理计划，如MR/Spark CLI：command line interface，命令行接口。...Hive的工作流程步骤： ExecuteQuery（执行查询操作）：命令行或Web UI之类的Hive接口将查询发送给Driver（任何数据驱动程序，如JDBC、ODBC等）执行； GetPlan（获取计划任务...HiveSQL转化为MR任务的过程 我在网上找到一个转化图： ? 编译 SQL 的任务是在上面介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。...我上面讲的HiveSQL转化为MR任务的过程只适用于Hive3.0以下版本。在Hive3.0+版本中这个默认执行引擎被替换成了Tez。 为什么抛弃MR任务？...来操作Hive表中的数据 详细可以参考：《Spark on Hive & Hive on Spark，傻傻分不清楚》 另外，还有Hive3.0中更多的特性，我们在后面再一一解答。
2，无论后端执行引擎是MapReduce也好，Tez也好，Spark也好，整个HiveSQL解析、生成执行计划、执行计划优化的过程都是非常类似的。...提到Spark SQL不得不提的就是Shark。Shark可以理解为Spark社区这边搞的一个”Hive on Spark”，把Hive的物理执行计划使用Spark计算引擎去执行。...这里面会有一些问题，Hive社区那边没有把物理执行计划到执行引擎这个步骤抽象出公共API，所以Spark社区这边要自己维护一个Hive的分支，而且Hive的设计和发展不太会考虑到如何优化Spark的Job...但是前面提到的Hiveon Spark却是和Hive一起发布的，是由Hive社区控制的。 所以后来Spark社区就停止了Shark的开发转向Spark SQL（“坑了”一部分当时信任Shark的人）。...Impala是一种MPP架构的执行引擎，能够查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级数据，查询速度非常快，是交互式BI查询最好的选择，即使是在并发性非常高的情况下也能保证查询延迟，所以在multi-tenant
3.Shark的工作原理 Shark是基于Spark计算框架之上且兼容Hive语法的SQL执行引擎，由于底层的计算采用了Spark，性能比MapReduce的Hive普遍快2倍以上，如果是纯内存计算的...与Hive相比，Shark的特性如下： 1.以在线服务的方式执行任务，避免任务进程的启动和销毁开稍，通常MapReduce里的每个任务都是启动和关闭进程的方式来运行的，而在Shark中，Server...2.Groupby和Join操作不需要Sort工作，当数据量内存能装下时，一边接收数据一边执行计算操作。在Hive中，不管任何操作在Map到Reduce的过程都需要对Key进行Sort操作。...4.还有很多Spark的特性，如可以采用Torrent来广播变量和小数据，将执行计划直接传送给Task，DAG过程中的中间数据不需要落地到Hdfs文件系统。...元数据重构，分区优化等，同时可以通过IDE或者洛子调度来直接执行HiveSql查询和定时调度Spark的任务; 2.与Gaia和TDW的底层存储直接兼容，可以直接安全且高效地使用TDW集群上的数据
Tez可以允许小数据集完全在内存中处理，而MapReduce中没有这样的优化。仓库查询经常需要在处理完大量的数据后对小型数据集进行排序或聚合，Tez的优化也能极大地提升效率。...1．高效性 Spark会将作业构成一个DAG，优化了大型作业一些重复且浪费资源的操作，对查询进行了优化，重新编写了物理执行引擎，如可以实现MRR模式。...想要知道HiveSQL所有阶段的运行信息，可以查看YARN提供的日志。查看日志的链接，可以在每个作业执行后，在控制台打印的信息中找到。...Parquet是一种列式数据存储格式，可以兼容多种计算引擎，如MapRedcue和Spark等，对多层嵌套的数据结构提供了良好的性能支持，是目前Hive生产环境中数据存储的主流选择之一。...查询TextFile类型的数据表耗时33分钟， 查询ORC类型的表耗时1分52秒，时间得以极大缩短，可见不同的数据存储格式也能给HiveSQL性能带来极大的影响。
无论是Spark、Presto都扩展对应的Metastore Catalog。后续文章将会针对Hive Metastore进行详细介绍。...transform操作，如：合并操作符，减少执行的MapReduce作业，减少shuffle梳理量，计算下推等； Physical Plan Generator：基于TaskCompiler#compile...对应SQL解析的数据对象流转如下所示： HiveSQL解析转为ASTNode 抽象语法树对象 ASTNode转为QB(QueryBlock) 子查询块 QB转为Operator逻辑计划树，便于后续关系代数的逻辑优化...转换RelNode为Hive的优化后的ASTNode，基于优化后的ASTNode生成Hive逻辑算子树Operator，并执行后续解析操作。...，如ORC数据文件在文件属性中存储列统计信息，该方式计算更快，启动多线程执行文件统计信息汇总； ColStatsProcessor：列、每个分区的统计信息，基于FetchOperator迭代读取表的行数据
有这样一套环境，至少对于想研究这块或者想要做这块二次开发的同学来说可太友好，读读atlas，kyuubi源码，再研究下hivesql及sparksql执行计划，就可以开搞了。.../lib 初始化hive元数据库 schematool -dbType mysql -initSchema 执行hive命令测试 atlas 中hive-hook和hive关联配置 配置hive-env.sh...=localhost 启动和停止 start-all.sh jps查看进程： spark-sql命令进入sql查询： 6、Kyuubi安装 官网：https://kyuubi.readthedocs.io...的血缘 test表没有血缘： sparksql执行inerst语句： 刷新atlas页面，获取test表的sparksql执行血缘： 用hivesql insert另一张表(test666)后，可以看到...atlas获取到了hivesql执行的血缘： 字段血缘：
4.JDK版本为1.8.0_131 2.环境准备 ---- 1.Hive2服务部署成功且正常使用 这里Hive2服务的部署就不在介绍了，可以参考Fayson前面《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3...作业成功执行 ?...注意：上述的配置中多数配置信息为Spark作业执行参数，需要注意的是spark.eventLog.enabled和spark.eventLog.dir需要指定，否则Spark作业执行完成后不能通过Spark...2.访问Hive2执行Spark作业时会看到，会在Yarn上启动一个Spark的常驻进程，当前会话的所有SQL操作均在该常驻进程中执行会在该作业下产生多个Job Id，不会产生新的Spark作业，当会话终止时该...Spark作业会停止，这里需要注意的是如果会话异常退出可能导致该常驻作业不会停止。
大数据存储 Hive 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数据库表，并提供HiveSql查询功能。...支持多种数据格式 Hive支持多种格式数据，如纯文本、RCFile、Parquet、ORC等格式，以及HBase中的数据、ES中的数据等。...易于上手 Hive采用HiveSql的查询方式，将HiveSql查询转换为job在Hadoop集群上执行，使用非常方便。...大数据集的批处理作业 如网络日志分析，统计网站某一时间段内的pv、uv，多维度的数据分析。...交互式查询或执行代码 Spark Thriftserver支持使用使用命令行界面和ODBC/JDBC服务器执行SQL。
4、在存储与查询性能方面，湖仓一体化平台采用了先进的存储架构和技术，如LSM树等，确保了高效的数据写入和查询性能。同时，平台还通过数据压缩和优化技术，进一步提升了存储效率和查询速度。...() \ .getOrCreate()# 编写 Spark SQL 查询语句，假设存在一个名为 'your_hive_table' 的 Hive 表query = "SELECT * FROM your_hive_table...WHERE some_column = 'some_value'"# 执行 SQL 查询，结果存储在一个新的 DataFrame 中result = spark.sql(query)# 显示查询结果result.show...()# 停止 SparkSession，释放资源spark.stop()「 湖仓查询 」查询中心-FlinkSQfrom pyflink.table import EnvironmentSettings...ranking = 1;「 湖仓查询 」查询中心-HiveSQL-- 使用 CTE 对员工按部门进行薪资排名WITH ranked_employees AS ( SELECT
在Hive2.x版本中，HiveSQL会被转化为MR任务，这也是我们经常说的HiveSQL的执行原理。...查询所需的Tez作业数量 如果是简单的提取查询，避免使用MapReduce作业 对于带有聚合的简单获取查询，执行不带 MapReduce 任务的聚合 重写 Group By 查询使用索引表代替原来的表...这个链中的所有MR作业都需要逐个调度，每个作业都必须从HDFS中重新读取上一个作业的输出并重新洗牌。...Tez可以允许小数据集完全在内存中处理，而MapReduce中没有这样的优化。仓库查询经常需要在处理完大量的数据后对小型数据集进行排序或聚合，Tez的优化也能极大地提升效率。...此外，Spark不会等待所有executor在启动作业之前全部启动完成，因此在将作业提交到群集后，某些executor可能仍在启动。
将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者DataFrame API在Spark中进行结构化数据查询 2....可以在现有的Hive上运行SQL或HiveQL进行查询， 完全兼容HiveQL，原来对Hive的SQL操作可以迁移到Spark上 4....SparkSql 与Hive的区别 SparkSQL底层是基于Spark，调用RDD进行数据处理，Hive底层是基于Hdfs的Yarn进行任务调度，调用MapReduce 进行数据处理。...所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑，把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎，完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势 1....基于HiveSQL，提供了类似SQL的语法操作，方便数据SQL语法的开发人员进行Spark数据开发。 3. 提供了同意的数据访问接口，包括JDBC，Hive，Json等 4.
一般的场景是需要多个MapReduce进行迭代计算（如HiveSQL），Map Reduce过程都会有写磁盘的操作，而且两个MapReduce之间还需要访问HDFS。...4、 与MapReduce对比，提升效率的地方 MapReduce是一个Map和一个Reduce组成一个stage，当然也有没有reduce的stage，（如简单的不涉及到reduce的查询） Spark...5、 DataSet 结构化的RDD 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...6、Spark 使用 SparkSQL的前身是Shark，而Shark的前身是Hadoop中的hive。 受限于络子，目前好像只能用Scala开发。...Python Sql的任务，如果SQL支持Spark SQL的语法，会使用Spark引擎执行任务。
sql gateway这个功能超级强大，支持多租户，协议插件化，兼容hive生态，以后flink流批作业都可以通过sql gateway提交到集群了。 上图是状态存储改进。...那么自适应批量调度 2 Speculative Execution 发现和缓解热点机器对作业的影响 从上面 现状和问题，可以看到下面的图片flink批处理推出了推测执行，这也是flink1.16新推出的机制...接口 下图中是推测执行的web ui，后续会支持sink推测执行。...离线用户吸引离线数仓用户，打磨批引擎，螺旋迭代；离线业务开发门槛降低用户flink开发离线业务的门槛；hive生态工具生态是最高的壁垒，融入离线生态；流批一体 推动业界，先统一殷勤，后统一API。...2 迁移的挑战 3 如何迁移 复用hive语法 hivesql到hive parser 再到flink relnode做了大量的工作，目的为了更好的与flinksql引擎的兼容。
在 Spark 中使用 Hive 可以提高数据处理和查询的效率。...MetaStore Hive底层的元数据信息是存储在MySQL中，$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml Spark若能直接访问MySQL中已有的元数据信息 $SPARK_HOME...Hive：用于数据存储和查询。 Spark：用于分布式计算。 整合 Hive 在 Spark 中使用 Hive，需要将 Hive 的依赖库添加到 Spark 的类路径中。...最后，停止了 SparkSession 对象。 需要注意的是，Spark SQL 语法与 Hive SQL 语法略有不同，可以参考 Spark SQL 官方文档。...Spark Application 可以部署在本地计算机或云环境中，并且支持各种数据源和格式，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、Apache Cassandra、Apache Kafka 等
个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行） 事务不是必须的 对数据一致性要求低 每一个查询除了一个大表外都很小 查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中...1）典型的我们可以使用hive，你hive过来就是一个SQL语句，SQL语句就是一个字符串，那么这个字符串如何才能够被Catalyst进行解析呢，或者说如何将一个SQL语句翻译成spark的作业呢，他要经过解析的...3）那么逻辑执行计划生成完了以后，才会生成物理执行计划，也就是我们spark的一个作业。...作业，可能是spark作业，提交到对应的集群上运行就可以了。...3、C++编写，LLVM统一编译运行 在底层对硬件进行优化， LLVM：编译器，比较稳定，效率高 4、兼容HiveSQL 支持hive基本的一些查询等，hive中的一些复杂结构是不支持的 5、具有数据仓库的特性
API 对批执行模式的支持。...Join Join优化 支持UDF等 这些特性使得Flink SQL拥有了不弱于Spark SQL的能力，并且随着生态的进一步完善，类似Flink-CDC这种业务中的常见痛点功能一直在不符按完善。...Flink的在生态支持上可以和Spark正面PK了呢？...例如，用户可以使用HiveCatalog将其 Kafka 表或 Elasticsearch 表存储在 Hive Metastore 中，并后续在 SQL 查询中重新使用它们。...在 Flink 1.12 中，File Sink 增加了小文件合并功能，从而使得即使作业 checkpoint 间隔比较小时，也不会产生大量的文件。
想要知道HiveSQL所有阶段的运行信息，可以查看YARN提供的日志。查看日志的链接，可以在每个作业执行后，在控制台打印的信息中找到。如下图所示： ?...Hive中的explain执行计划详解可看我之前写的这篇文章：Hive底层原理：explain执行计划详解 注：使用explain查看执行计划是Hive性能调优中非常重要的一种方式，请务必掌握！...Parquet是一种列式数据存储格式，可以兼容多种计算引擎，如MapRedcue和Spark等，对多层嵌套的数据结构提供了良好的性能支持，是目前Hive生产环境中数据存储的主流选择之一。...查询TextFile类型的数据表耗时33分钟， 查询ORC类型的表耗时1分52秒，时间得以极大缩短，可见不同的数据存储格式也能给HiveSQL性能带来极大的影响。 3....并行执行优化 Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。这样的阶段可以是MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段。或者Hive执行过程中可能需要的其他阶段。
同时社区将重心转向原生的Spark SQL的开发，并且对已有的Hive用户提供过渡方案Hive on Spark来进行将Hive作业迁移到Spark引擎执行。...Catalyst的出现意味着开始丢弃MapReduce风格的作业执行，而是可以构建和运行Spark优化的执行计划。...3 Spark Thrift的缺陷 1.不支持用户模拟，即Thrift Server并不能以提交查询的用户取代启动Thrift Server的用户来执行查询语句，具体对应到Hive的hive.server2...在CDH5中通过自己单独安装的方式运行Thrift服务现在已经调通并在使用的是如下版本组合： 1.在CDH5中安装Spark1.6的Thrift服务，参考《0079-如何在CDH中启用Spark Thrift...如何在CDH5中使用最新的Spark2.4 Thrift，请关注Fayson后续的文章。
血缘管理：一个任务是由许多个作业组合而成，可能有非常复杂的表结构层次，整个计算是一个非常复杂的拓扑，作业间的依赖关系非常复杂 (减少冗余存储和计算，也可以有较好的容错)，只有当一级结束后才能进行下一级的计算...Partition committer 总的来说，就是完成了 Hive 分区表的数据及元数据的写入，甚至可以完成通知调度系统开始执行之后的 Batch 作业。...(当然触发 Hive 的小文件合并不但需要启动另一个作业，而且做不到一致性保证，后续 Flink 也会有进一步的探索，在 Flink 作业中，主动完成小文件的合并)。...我们知道 Flink 是支持维表关联查询 MySQL 和 HBase 的，在计算中维护一个 LRU 的缓存，未命中查询 MySQL 或 HBase。但是没有 Lookup 的能力怎么办呢？...如何在表结构里避免分区引起的 Schema 差异？
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