44 Hive简介

简介: 44 Hive简介

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。

为什么使用hive?

直接使用hadoop所面临的问题:

  • 人员学习成本太高
  • 项目周期要求太短
  • MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大

为什么要使用Hive

  • 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力。
  • 避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本。
  • 扩展功能很方便。
Hive的特点

可扩展: Hive可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务。

延展性 :Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

容错 :良好的容错性,节点出现问题SQL仍可完成执行。

目录
相关文章
|
1月前
|
SQL HIVE
Hive【Hive学习大纲】【数据仓库+简介+工作原理】【自学阶段整理的xmind思维导图分享】【点击可放大看高清】
【4月更文挑战第6天】Hive【Hive学习大纲】【数据仓库+简介+工作原理】【自学阶段整理的xmind思维导图分享】【点击可放大看高清】
34 0
|
SQL 存储 分布式计算
|
SQL 分布式计算 大数据
BigData:大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略
BigData:大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略
BigData:大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略
|
SQL 存储 分布式计算
Hive简介及源码编译
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,可以将结构化数据映射成一张表,并提供类SQL的功能,最初由Facebook提供,使用HQL作为查询接口、HDFS作为存储底层、MapReduce作为执行层,设计目的是让SQL技能良好,但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据,2008年facebook把Hive项目贡献给Apache。Hive提供了比较完整的SQL功能(本质是将SQL转换为MapReduce),自身最大的缺点就是执行速度慢。Hive有自身的元数据结构描述,可以使用MySql\ProstgreSql\oracle 等关系型数据库来进行存储,但请注意Hive中的所有数据都存储在HDFS中
385 0
Hive简介及源码编译
|
SQL 存储 分布式计算
BigData之Hive:Hive数据管理的简介、下载、案例应用之详细攻略
BigData之Hive:Hive数据管理的简介、下载、案例应用之详细攻略
|
SQL 存储 数据库
Hive简介、什么是Hive、为什么使用Hive、Hive的特点、Hive架构图、Hive基本组成、Hive与Hadoop的关系、Hive与传统数据库对比、Hive数据存储(来自学习资料)
1.1 Hive简介 1.1.1   什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 1.1.2   为什么使用Hive Ø  直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大   Ø  为什么要使用Hive 操作接口采用类SQ
26295 0
|
SQL HIVE
Hive内部函数简介及查询语法
今天来讲Hive内部函数简介及查询语法
171 0
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hive分区表简介
如果一个表中数据很多,我们查询时就很慢,耗费大量时间,如果要查询其中部分数据该怎么办呢,这时我们引入分区的概念。 Hive中的分区表分为两种:静态分区和动态分区。
221 0
|
SQL 存储 分布式计算
CDP 的 Hive Metastore 简介
Hive Metastore (HMS) 是一种服务,用于在后端 RDBMS(例如 MySQL 或 PostgreSQL)中存储与 Apache Hive 和其他服务相关的元数据。
CDP 的 Hive Metastore 简介
|
SQL 分布式计算 大数据
BigData:大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略
BigData:大数据开发的简介、核心知识(linux基础+Java/Python编程语言+Hadoop{HDFS、HBase、Hive}+Docker)、经典场景应用之详细攻略