著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
Apache Hive は、構造化データ ファイルをテーブルにマップし、単純なデータ クエリ機能を提供する Hadoop ベースのデータ ウェアハウス ツールです。HiveはSQL言語に似たクエリ文を提供し、データの操作ロジックを定義し、MapReduceによるオフラインでのデータの計算や分析を実現します。Hadoop 自体の特性により、Hive にはパフォーマンスの問題があるため、Spark クラスター上で HiveQL コマンドを実行できるようにする Hive on Spark プロジェクトが登場しました。Hive がサポートする構文には、HiveQL、HPL (Hadoop Pig Latin) などが含まれます。Hive SQL の最適化は、主に SQL クエリの最適化に焦点を当てています。1.1 背景 概要 Apache Hive は、大量のデータを保存し、高速かつ効率的な SQL クエリ機能を提供できる分散データ ウェアハウス インフラストラクチャです。Hive SQL の利点は、MapReduce のコンピューティング フレームワークを使用してデータを迅速に処理できることです。特に、ETL (抽出-変換-ロード)、OLAP (多次元データ分析) などのビッグ データ分析シナリオに適しています。実際の本番環境におけるHiveのデプロイ方法は、大きく「静的デプロイメント」と「動的デプロイメント」に分けられ、ビジネス要件に応じてHiveSQL文を動的に生成します。Hive の公式ドキュメントには、Hive SQL 構文の詳細な説明が記載されています: Hive SQL Language Manual。このドキュメントでは、Hive SQL のさまざまな機能、コマンド、使用法について詳しく説明します。この記事では、次の側面から Hive SQL 構文を分析します。 # 1. 背景知識 1.1.1 MapReduce MapReduce は、大規模なデータ セットの並列コンピューティングのために Google によって開発されたコンピューティング モデルおよびコンピューティング プログラミング モデルです。MapReduce の作業