hive底层所依赖的计算引擎可以是 linkis 操作手册？
linkis 操作手册？
Linkis你的操作
目的是接受TEZ引擎，需要将tez-*开头的JAR包拷备到Linkis的引擎依赖路径下，然后把重启ECM服务。
对于前期的测试，很有可能必须经常会按照JAR包，正常的启动ECM服务，整个过程会比较比较慢，在测试阶段可以不将JAR包就剪切粘贴到engineConnPublickDir目录下。ECM启动之后，会将引擎的lib依恋以及conf
都弄到这个大学英语目录下，结束后引擎启动都会这一世目录见意软链接。故可以真接拷贝是需要的JAR包来此目录下，就不必重启后ECM服务吧了。在测试成功后，千万要记住将JAR
包放在linkis/lib/linkis-engineconn-plugins/hive/dist/v2.3.7/lib目录下，以防意外重新启动服务，可能导致JAR包缺失。
hive使用hadoop的分布式文件系统什么作为存储引擎？
hive可以使用hadoop的分布式文件系统hdfs以及存储引擎。
HDFS常规了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode排成的。其中NameNode另外主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储文件的数据。
大数据怎么入门学习好？
大数据初学者简单的方法要怎么学习javase,完全掌握了javase之后，最好就是再学点javaee,如果不学的话，影响也不是什么特别大。接下来要学的东西就都很多了，比较多是两块儿，一种是离线可以计算，以hadoop为主，一种是实时计算，以spark，肯定大数据并非一两个技术的组合，只不过是一整套发下的生态系统，因为要学的东西应该很多的，大数据要注意解决的是海量数据的存储和计算问题，建议还是把java能学好，因为很多大数据的软件都是基于java编写的，因此初学者大数据的话，我建议你先从java刚入门去学习比较好好！
impala为什么比hive快？
Impala姓韩数据查询效率比Hive快一倍甚至连数十倍，它并不这么快的原因大体有200元以内几点：
能够的MPP查询引擎。
使用C开发而不是什么Java，会降低运行负荷。
运行时生成代码（LLVM IR），提高效率。
全新的负责执行引擎（不是什么Mapreduce）。
在不能执行SQL语句的时候，Impala不会把中间数据写入文件到磁盘，只是在内存中能完成了所有的处理。
不使用Impala的时候，网站查询任务会立玄先执行而也不是生产的产品Mapreduce任务，这会节省用水大量的初始化时间。
Impala网上查询计划解析器可以使用更手机智能的算法在多节点上分布式不能执行各个查询步骤，同时以免了sorting和shuffle这两个非常需要的时间的阶段，这两个阶段一般说来是不需要的。
Impala占据HDFS上面各个datablock的信息，当它去处理查询的时候能在各个datanode上面更均衡分配的分发网站查询。
另外一个最关键原因是，Impala为每个查询才能产生汇编级的代码，当Impala在本地内存中不运行的时候，这些汇编代码执行效率比其它任何代码框架都速度更快，因为代码框架会增强额外的网络延迟。
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