Hive 并发执行

注册可执行并发程序 以下步骤说明如何注册可执行并发程序： 在 Oracle 数据库中创建用户并发程序： 确定要注册的并发程序的用户名和密码。 使用 CREATE USER 语句创建用户。 编译可执行并发程序： 使用适当的编译器编译并发程序。 注册可执行并发程序： 使用 DBMS_SCHEDULER.CREATE_JOB 过程注册并发程序。

一、程序的并发执行1、程序并发执行2、程序并发执行时的特征间断性失去封闭性不可再现性第二章进程-进程的描述与控制小结

并发控制（续）图11.1展示了事务的不同执行方式：（a）事务的串行执行方式；（b）事务的交叉并发执行方式。随着数据库技术的发展，优化并发控制是提高数据库执行效率的关键。

Oracle RAC 环境中，为了保证数据的一致性，采用了多种并发控制机制。根据资源类型的不同，主要分为 Cache Fusion 和 Non-Cache Fusion 两种机制。 Cache Fusion 主要用于管理数据库缓存中的数据块，其核心是将每个数据块映射为一个 PCM 资源，并利用 DLM（分布式锁管理器）进行全局锁的申请和释放。进程只有在获得 PCM 锁之后，才能访问对应的数据块。此外，Cache Fusion 还需要解决数据块版本控制问题，确保进程能够访问到最新的数据。 Non-Cache Fusion 用于管理非缓存资源，例如数据文件头等。与 Cache Fusion 不同，Non-Cache Fusion 并不需要进行数据块的版本控制，其并发控制机制与单实例数据库类似，主要依赖于锁和闩锁。

这是一份关于Hive的数据文档。

Apache Hive是一种数据仓库工具，基于Hadoop构建，用于存储、查询和管理大型数据集。它提供了类似于SQL的接口，使非编程人员能够轻松处理Hadoop中的数据。

应用系统的并发控制级别设置影响系统的并发程度和吞吐量。在同一时刻，它决定了对相关数据进行修改的可能性。不同的应用系统对并发错误的容忍程度也有所不同，例如银行系统通常对金钱错误毫不妥协，而网上论坛可能允许某些错误的发生。

在数据库事务处理与并发控制过程中，我们可以通过以下案例来说明并发异常的问题。假设有两个事务同时执行，事务1和事务2。初始时刻，数据库中数值为1。事务1读取A的值并将其加上40，然后写回数据库，使得A的值变为140，并提交事务。而事务2在事务1提交后读取A的值为140，并将其加上50，最后将结果190写回数据库并提交事务。这种并发执行导致最终数据库中A的值不符合预期，展示了并发控制的必要性。

Hive是Apache Hadoop生态系统中的数据仓库工具，允许用户使用SQL方言（HQL）对存储在HDFS上的大规模数据进行查询和分析。在大数据处理中，Hive性能优化是关键环节，以提高查询速度和系统资源利用率。以下是对Hive调优总结文档-Hive Tuning PPT中可能涉及的多个知识点的详细阐述： 元数据优化： 分区策略：根据业务需求设计分区字段，减少不必要的数据扫描，例如按日期、地区等分区。 桶表：通过哈希函数将数据分布到预定义的桶中，提高JOIN操作的效率，尤其是等值JOIN。 物理存储优化： 列式存储：Hive支持ORC、Parquet等列式存储格式，列式存储能有效减少I/O，因为查询通常只需要访问部分列。 压缩：启用数据压缩，如Snappy、Gzip或LZO，可以减少存储空间并提高读取速度。 数据倾斜：注意数据分布的均匀性，避免某些分区或桶中的数据量远大于其他。 查询优化： JOIN优化：避免全表JOIN，尽可能利用分区JOIN和桶表JOIN。使用MapJOIN，对于小表可以将其加载到内存中，避免昂贵的Shuffle JOIN。使用Broadcast JOIN，如果可能，将小表广播给所有Reduce任务，减少网络传输。 GROUP BY与ORDER BY：如果可能，避免全局排序，尽量使用DISTRIBUTE BY和CLUSTER BY来控制数据的分发和聚集。 子查询优化：避免嵌套子查询，尝试重写为更高效的JOIN或临时表。 执行引擎优化： Tez与Spark：考虑使用Tez或Spark作为执行引擎，它们提供了更高效的执行模型，比默认的MapReduce更快。 动态分区：在插入数据时，动态分区可以提高效率，但需谨慎设置分区的采样条件。 资源管理： YARN配置：调整Map和Reduce任务的内存、CPU设置，确保资源的有效利用。 Hive配置：设置合适的mapreduce.job.maps和mapreduce.job.reduces以平衡计算资源和任务数量。