1.修改配置(hive-site.xml)也可以直接加入hive开头给予变量 hive.support.concurrency = true hive.enforce.bucketing = true hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict hive.txn.mana...
Job 逻辑执行图 General logical plan 典型的 Job 逻辑执行图如上所示,经过下面四个步骤可以得到最终执行结果: 从数据源(可以是本地 file,内存数据结构, HDFS,HBase 等)读取数据创建最...
Job 物理执行图 在 Overview 里我们初步介绍了 DAG 型的物理执行图,里面包含 stages 和 tasks。这一章主要解决的问题是: 给定 job 的逻辑执行图,如何生成物理执行图(也就是 stages 和 ta...
架构 前三章从 job 的角度介绍了用户写的 program 如何一步步地被分解和执行。这一章主要从架构的角度来讨论 master,worker,driver 和 executor 之间怎么协调来完成整个 job 的运行。 实在...
Cache 和 Checkpoint 作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature,cache 机制保证了需要访问重复数据的应用(如迭代型算法和交互式应用)可以运行的更快。与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spar...
Shuffle 过程 上一章里讨论了 job 的物理执行图,也讨论了流入 RDD 中的 records 是怎么被 compute() 后流到后续 RDD 的,同时也分析了 task 是怎么产生 result,以及 result 怎么被收集后计...
Broadcast 顾名思义,broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多,比如 driver 上有一张表,其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表,那么 driver 可以先把这...
package mapper; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import ...
我们基于Hadoop 1.2.1源码分析MapReduce V1的处理流程。 MapReduce V1实现中,主要存在3个主要的分布式进程(角色):JobClient、JobTracker和TaskTracker,我们主要是以这三个角色的实际处理...
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