修改集群hive的最大分区数 hive数据仓库包括哪些？

hive数据仓库包括哪些？包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的属性(是否是外部表等。)，表格的数据所在的目录等。解释器、编译器、优化器、执行器解释器、编译器、优化器从词法分析、语法分析、编译、优化

hive数据仓库包括哪些？

包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的属性(是否是外部表等。)，表格的数据所在的目录等。解释器、编译器、优化器、执行器解释器、编译器、优化器从词法分析、语法分析、编译、优化、查询计划完成HQL查询语句的生成。

hive分区表的特点？

配置单元功能:

延迟高，适合高通量、批量、海量数据处理。

2，语法类似SQL，学习成本低，避免了复杂的MapReduc

如何理解MapReduce？

我可以把MapReduce简单理解为:Map负责分发任务，Reduce负责回收完成的任务吗？

It 很荣幸能一起讨论这个问题。

虽然目前MapReduce正在衰落，主要依靠hive发挥余热，但作为前者分布式计算框架的鼻祖，其内在机制仍然值得学习和借鉴。

我同意主题 我们知道地图是一项分配和简化的任务。但是任务的处理阶段被忽略了。

我认为map阶段侧重于任务的分配，reduce阶段侧重于数据处理和数据恢复。

当然还有shuffle阶段，在这个阶段要多次完成排序、划分和溢出。

连接了map和reduce阶段的处理。

让 让我们用通俗的语言简单描述一下MapReduce的整个过程。

1.首先对待处理的数据文件按照配置确定的分片大小进行分片，每个分片单独分配一个mapTask(即map的一个线程)进行处理。

线程将要处理的每一行数据解析成键值格式，并在解析的同时写入内存。

3.在内存中执行重要的洗牌过程，

从map写到内存的数据会用同一个键排序(这个过程会分多次)。当然，可以定制规则来确定哪些键可以被认为是相同的。

任务的数量由分区或键的数量决定，每个任务处理一个分区的数据。

5.最后每个reduce任务写出这个分区处理的结果数据，这样整个MapReduce程序就完成了。

整个过程的关键点。

1.如何定义文件碎片和确定map的数量决定了map的任务。阶段的效率，尤其是对于小文件。

2.用户定义的分区，即具有相同键的用户定义的规则，是由业务逻辑决定的。

3.同键数据的处理，即reduce阶段的处理逻辑，是整个程序的核心处理。

以上是我对这个MapReduce技术的拙见。欢迎大家的评论、关注和好评，给我动力支持。

学习是充实的。祝你做CTO一切顺利，嫁给白！！！O(∩_∩)O