Hadoop-Apache Hive语法与原理

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的资源管理系统，负责有效管理和调度集群的计算资源。YARN的工作机制在Hadoop 2.x版本中引入，克服早期Hadoop 1.x中MapReduce模型的局限性，特别是单一JobTracker的性能瓶颈。以下是对YARN工作机制的详细解析： 1. 应用程序提交：当需要执行MapReduce作业（例如wc.jar）时，客户端向ResourceManager（RM）请求一个Application。RM作为YARN架构的中心协调者，负责全局资源的分配和管理。 2. 资源路径返回：RM响应客户端请求，返回应用程序所需的资源路径，例如JAR文件和配置文件，客户端将其上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。 3. 资源提交：客户端将所有必要的资源提交到HDFS，确保集群中所有节点可以访问这些资源。这一步骤保证了执行作业所需的数据可用性。 4. 申请MRAppMaster：提交完成后，客户端通过RM申请运行一个MRAppMaster。MRAppMaster作为MapReduce作业的控制器，负责作业的调度和监控。 5. 任务调度：RM为MRAppMaster分配一个Container，Container是YARN中的资源抽象，包括CPU、内存等。MRAppMaster在分配的Container中启动，并与RM交互，请求Task的执行资源。 6. 任务分配：MRAppMaster根据作业配置，将任务分为多个MapTask和ReduceTask，并将它们放入调度队列。 7-11. MapTask执行：MRAppMaster向RM请求MapTask运行所需的Container。RM选择适当的NodeManager（NM）分配Container，NM负责在本地启动容器并下载作业资源。然后，YARNChild进程在Container中执行MapTask。 12-13. ReduceTask执行：所有MapTask完成后，MRAppMaster向RM请求运行ReduceTask所需的Container。RM再次选择合适的NM分配Container，NM启动容器并下载ReduceTask所需的资源。然后，YARNChild进程在Container中执行ReduceTask。

Apache Tez 是一个轻量级并行框架，它专为 Apache Hadoop 而设计，它提供了高性能、可伸缩性和低延迟。 Hive LLAP 是一种轻量级事务处理引擎，它允许您在 Hive 中快速有效地执行查询。它利用 Apache Tez 的并行处理能力，可以显著提高 Hive 查询的性能。 将 Hive LLAP 与 Apache Tez 结合使用可以帮助您提高数据仓库和分析应用程序的性能。

适用于存储和处理大型数据集的开源数据仓库平台

Apache Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。\"spark--bin-hadoop2-without-hive.tgz\"是专为Hadoop 2设计的Spark二进制发行版压缩包，不包含Hive组件，适用于无需Hive环境的系统部署和运行。Spark核心概念包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和Dataset，架构涵盖Master、Worker节点及Executor，支持Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件。与Hadoop集成，可读写HDFS数据，同时兼容YARN资源管理系统。

Hive分布式实现原理。Hive是大数据平台上构建数据仓储的核心工具。

《Apache Hive 编程指南》提供有关使用 HiveSQL 汇总、查询和分析 Hadoop 分布式文件系统上的大数据集合的分步说明。

Hadoop与Hive协同配置指南 本指南涵盖Hadoop 2.8.4版本（hadoop-2.8.4.tar.gz）和Hive 2.3.3版本（apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz）的协同配置步骤。 准备工作: 确保系统已安装Java环境（版本1.7或更高）。 下载Hadoop 2.8.4和Hive 2.3.3的二进制文件。 Hadoop配置: 解压Hadoop，并将其放置在合适的目录下。 编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml和yarn-site.xml，设置Hadoop集群的相关参数，如HDFS存储路径，YARN资源管理器地址等。 格式化HDFS文件系统：hdfs namenode -format 启动Hadoop集群：start-all.sh Hive配置: 解压Hive，并将其放置在合适的目录下。 将MySQL JDBC驱动包放置到Hive的lib目录下。 编辑Hive配置文件hive-site.xml，设置Hive Metastore数据库连接信息以及Hive数据仓库的存储路径等。 初始化Hive Metastore：schematool -initSchema -dbType mysql 验证配置: 使用hdfs dfs -ls /命令检查HDFS文件系统是否正常运行。 使用hive命令进入Hive CLI，并执行一些简单的HiveQL查询，例如show databases;，以验证Hive是否正常运行。 注意: 以上步骤仅为基本配置指南，实际操作中可能需要根据具体环境进行调整。

档提供 Apache Hive 1.2 及以上版本详细的安装和配置步骤，并辅以实际案例进行测试和说明，帮助用户快速搭建和使用 Hive 数据仓库系统。 安装准备 满足 Hive 系统需求的操作系统，例如 Linux 或 macOS。 已安装 Java 运行环境 (JRE) 或 Java 开发工具包 (JDK)。 已安装 Hadoop 集群，并确保其正常运行。 安装步骤 下载 Hive 安装包。 解压安装包至指定目录。 配置环境变量，例如 HIVE_HOME 和 PATH。 修改 Hive 配置文件 hive-site.xml，指定 Hadoop 集群信息和数据库连接信息等。 初始化元数据存储。 测试验证 启动 Hive 命令行界面。 创建数据库和数据表。 导入数据并执行查询操作。 其他 档仅涵盖 Hive 基本安装和配置，更多高级功能和优化策略请参考官方文档。 在安装和使用过程中遇到问题，请查阅官方文档或相关技术论坛寻求帮助。

Hadoop 作为一种分布式系统基础架构，凭借其高效的数据处理能力，在大数据领域得到广泛应用。剖析 Hadoop 的核心架构及其运作原理，帮助读者深入理解其工作机制。 HDFS：分布式文件系统基石 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是 Hadoop 生态系统的基石，其设计目标在于可靠地存储海量数据，并提供高吞吐量的数据访问。HDFS 采用主从架构，主要由 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 三类节点构成。 NameNode: 集群管理者，负责维护文件系统命名空间、数据块映射关系等元数据信息，并协调客户端对数据的访问。 DataNode: 数据存储节点，负责存储实际的数据块，并执行数据读写操作。 Secondary NameNode: 辅助 NameNode 进行元数据备份，并在 NameNode 发生故障时提供快速恢复机制。 MapReduce：并行计算的强大引擎 MapReduce 是一种并行编程模型，适用于处理大规模数据集。它将计算任务分解成多个独立的 Map 和 Reduce 任务，并在 Hadoop 集群中并行执行，从而实现高效的数据处理。 Map 阶段: 将输入数据切分成多个数据块，每个 Map 任务处理一个数据块，并生成键值对作为中间结果。 Reduce 阶段: 将 Map 阶段生成的中间结果按照键进行分组，每个 Reduce 任务处理一组键值对，并生成最终结果。 YARN：资源管理与调度中心 Yet Another Resource Negotiator (YARN) 是 Hadoop 2.0 引入的资源管理系统，负责集群资源的统一管理和调度。YARN 将资源抽象成容器，并根据应用程序的资源需求进行动态分配，提高了资源利用率。 Resource Manager: 负责接收用户的资源请求，并根据集群资源情况进行调度分配。 Node Manager: 部署在每个计算节点上，负责管理节点上的资源，并启动应用程序所需的容器。 Application Master: 每个应用程序对应一个 Application Master，负责与 Resource Manager 协商资源，并与 Node Manager 通信启动任务。 Hadoop 生态系统 Hadoop 生态系统包含众多组件，例如 Hive、Pig、HBase 等，这些组件构建在 HDFS 和 MapReduce 之上，为用户提供更便捷的数据处理和分析能力。 总结 Hadoop 作为开源的分布式系统，为大数据处理提供了强大的解决方案。其核心架构和原理的理解，对于构建和管理 Hadoop 集群，以及开发高效的数据处理应用程序至关重要。