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Language语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: · 海量结构化数据分析汇总。 · 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 · 灵活的数据存储格式,支持JS来自:百科
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管理HiveQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler 编译HiveQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer 优化器,分为逻辑优化器和物理优化器,分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor 按照任务的依赖关系分别执行MapReduce任务。来自:专题表,然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力,这样原本必须用单台较强服务器才能运行的任务,在分布式环境下也能完成。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业来自:百科
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