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hdp hive LLAP

数据库2024-04-25 22:48:05

HDP Hive LLAP：加速Hive查询的新选择

在大数据领域，Hive是一个非常流行的数据仓库解决方案，它提供了类似于SQL的查询语言来对存储在Hadoop中的大规模数据进行分析。然而，由于Hive基于MapReduce的架构在处理大规模数据时存在较大的延迟，因此查询速度往往不够快。为了解决这一问题，Hortonworks Data Platform（HDP）引入了Hive LLAP（Live Long and Process）来加速Hive查询。

什么是Hive LLAP

Hive LLAP是HDP中一个重要的组件，它通过将查询处理的工作负载推送到数据而不是将数据拉取到查询中来提高查询性能。LLAP允许Hive查询引擎在集群中的节点上执行查询，这样可以避免数据的移动和复制，从而大大减少了查询的延迟。

如何配置Hive LLAP

要使用Hive LLAP，首先需要在HDP集群中启用LLAP服务，然后配置Hive以使用LLAP执行查询。以下是一个简单的步骤示例：

1. 启用LLAP服务：

llap-slider-init.sh


2. 配置Hive以使用LLAP：

set hive.llap.execution.mode=all; set hive.llap.daemon.service.hosts=@llap0; set hive.llap.daemon.service.port=15001;


3. 重启Hive服务以应用更改。

LLAP加速Hive查询的优势

  • 高性能：LLAP通过将查询处理推送到数据而不是拉取数据到查询中来提高查询性能，从而大大减少了查询的延迟。
  • 资源共享：LLAP可以在同一节点上同时处理多个查询，有效利用资源并提高了系统的整体性能。
  • 动态扩展：LLAP可以根据需要动态扩展集群中的节点，以满足不同查询的需求。

LLAP的工作原理

下面是一个简单的LLAP工作原理的甘特图：

gantt
    title LLAP工作原理
    section 查询处理
    查询预处理: 0, 10
    查询处理: 10, 30
    查询输出: 30, 40

通过上面的甘特图可以看出，LLAP首先对查询进行预处理，然后将其推送到LLAP节点上进行处理，最后输出查询结果。

LLAP的架构设计

LLAP的架构设计如下的ER图所示：

erDiagram
    LLAP -->|1| ExecDaemon : 包含查询执行逻辑
    LLAP -->|2| CacheDaemon : 缓存查询结果
    LLAP -->|3| ExternalDaemon : 与外部系统交互

上图显示了LLAP的三个主要组件：ExecDaemon、CacheDaemon和ExternalDaemon。ExecDaemon负责实际的查询处理逻辑，CacheDaemon用于缓存查询结果，而ExternalDaemon用于与外部系统进行交互。

结语

HDP Hive LLAP是一个强大的工具，可以显著提高Hive查询的性能。通过将查询处理推送到数据而不是拉取数据到查询中，LLAP消除了数据移动和复制带来的延迟，从而加快了查询速度。希望本文能够帮助你更好地理解HDP Hive LLAP，并加速你的大数据分析工作。


https://www.xamrdz.com/database/65a1934723.html

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