回答:您好,我是數(shù)據(jù)僧(頭條,公眾號(hào),簡(jiǎn)書),,一名數(shù)據(jù)相關(guān)從業(yè)者。下面講講我對(duì)您這個(gè)問題的理解。Hive是為了解決什么問題,Hive產(chǎn)生的背景,我們以這個(gè)為引子,展開回答。1,MapReduce編程的不變性,如果要處理一些數(shù)據(jù)處理的任務(wù),會(huì)有一定的門檻,并且操作起來不方便。2,Hdfs上的文件缺少Schema。例如:缺少 字段名,數(shù)據(jù)類型等,不方面數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。3,用于解決海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)問題...
回答:你好!安裝Hive需要一些步驟,以下是大致的流程: 1. 首先需要安裝Java,因?yàn)镠ive是基于Java開發(fā)的。你可以通過以下命令來檢查是否已經(jīng)安裝了Java: java -version 如果沒有安裝Java,則需要安裝Java Development Kit (JDK)。 2. 安裝Hadoop。Hive需要Hadoop作為其存儲(chǔ)和計(jì)算引擎。你可以從Had...
回答:hive 我感悟是這樣的,hive類似于mysql和 mapreduce的結(jié)合品。1hive的語法 和mysql很像,但hive因?yàn)槭且蕾噃dfs文件系統(tǒng)的,所以他有自己獨(dú)有的語法體系,比如 1 建表時(shí)它有分隔符的概念,2 插入時(shí)他有覆蓋的概念,3插入它不支持部分插入,只支持整體插入,4.不支持更新和刪除只支持查找,在查詢語法和mysql很像,但計(jì)算引擎和mysql完全不一樣。所以學(xué)習(xí)hive首先...
回答:一、區(qū)別:1、Hbase: 基于Hadoop數(shù)據(jù)庫,是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫;HBase表是物理表,適合存放非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。2、hive:本身不存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過SQL來計(jì)算和處理HDFS上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),依賴HDFS和MapReduce;hive中的表是純邏輯表。Hbase主要解決實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢問題,Hive主要解決數(shù)據(jù)處理和計(jì)算問題,二者通常協(xié)作配合使用。二、適用場(chǎng)景:1、Hbase:海量明細(xì)數(shù)據(jù)的隨機(jī)...
回答:請(qǐng)問,您在使用什么產(chǎn)品,對(duì)應(yīng)的版本是?
...有贊數(shù)據(jù)平臺(tái)從2017年上半年開始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 執(zhí)行離線任務(wù),目前 SparkSQL 每天的運(yùn)行作業(yè)數(shù)量5000個(gè),占離線作業(yè)數(shù)目的55%,消耗的 cpu 資源占集群總資源的50%左右。本文介紹由 SparkSQL 替換 Hive 過程中碰到的問題...
...有贊數(shù)據(jù)平臺(tái)從2017年上半年開始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 執(zhí)行離線任務(wù),目前 SparkSQL 每天的運(yùn)行作業(yè)數(shù)量5000個(gè),占離線作業(yè)數(shù)目的55%,消耗的 cpu 資源占集群總資源的50%左右。本文介紹由 SparkSQL 替換 Hive 過程中碰到的問題...
...到出現(xiàn)錯(cuò)誤,可以通過等來增大或可以使用的內(nèi)存數(shù)。 Hive本篇目錄Hive執(zhí)行sql任務(wù)太慢,是否可以支持hive on spark?執(zhí)行SQL語句時(shí),map/reduce任務(wù)內(nèi)存不足怎么辦?hive-server2 通過jdbc提交任務(wù)的時(shí)候報(bào)文件權(quán)限不足執(zhí)行sql時(shí)速度很...
...行切換,這些API提供了最自然的方式來表達(dá)給定的轉(zhuǎn)換。Hive是將Hive SQL轉(zhuǎn)換成 MapReduce然后提交到集群上執(zhí)行,大大簡(jiǎn)化了編寫MapReduce的程序的復(fù)雜性,由于MapReduce這種計(jì)算模型執(zhí)行效率比較慢。所以Spark SQL的應(yīng)運(yùn)而生,它是將Sp...
...切換,這些API提供了最自然的方式來表達(dá)給定的轉(zhuǎn)換。 Hive是將Hive SQL轉(zhuǎn)換成 MapReduce然后提交到集群上執(zhí)行,大大簡(jiǎn)化了編寫MapReduce的程序的復(fù)雜性,由于MapReduce這種計(jì)算模型執(zhí)行效率比較慢。所以Spark SQL的應(yīng)運(yùn)而生,它是將Spa...
...早期,我們使用 Sqoop 作為數(shù)據(jù)同步工具,滿足了 MySQL 與 Hive 之間數(shù)據(jù)同步的日常開發(fā)需求。 隨著公司業(yè)務(wù)發(fā)展,數(shù)據(jù)同步的場(chǎng)景越來越多,主要是 MySQL、Hive 與文本文件之間的數(shù)據(jù)同步,Sqoop 已經(jīng)不能完全滿足我們的需求。在2...
...,分別是: (1)將SQL轉(zhuǎn)化為MapReduce。典型代表是Apache Hive,這種系統(tǒng)的特點(diǎn)是擴(kuò)展性和容錯(cuò)性好,但性能低下。為了彌補(bǔ)SQL on MapReduce的不足,google提出了Tenzing(見參考資料[3]),與Hive不同,Tenzing充分借鑒了MapReduce和DataBase的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...