Hive 不是一个引擎，它的框架使用MapReduce、TeZ 或者Spark 引擎去执行查询，而且它并不运行SQL，而是HiveQL，一种类似SQL 的语言，非常接近SQL。“SQL-in-Hadoop” 也不适用，虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop，但是Spark、Drill、HAWQ 和Presto 还可以和各种其他的数据存储系统配合使用。不像关系型数据库，SQL 引擎独立于
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2023-07-13 11:21:14
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【编者按】在笔者看来，语言和工具之争从来都没有太大的意义，所谓存在既有道理，如何在场景下做出最合适的选择才至关重要。本文，DeZyre公司专家Manisha Nandy Mazumder对比了Pig、Hive和SQL的区别，并为读者浅谈了一些选择标准。以下为译文有人说对于大数据分析来说Hadoop才是炙手可热的新技术，SQL虽然久经考验但已经有些过时了。这话说得不错，但有非常多的项目都用Hadoo
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2023-11-18 10:20:42
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前言Hive是基于Hadoop的数据仓库构架，最大的特点是提供了类SQL的语法，封装了底层MapReduce过程。它可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供SQL查询功能（类查询语言，HQL），并将SQL语句转换为MapReduce任务运行；可以进行数据提取转化加载（ETL），这是一种存储、查询和分析在Hadoop中的大规模数据的机制。那么：Hive的本质就是大数据离线分析工具，用SQL+Ma
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2023-07-20 17:38:12
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之前对GreenPlum与Mysql进行了TPC-H类的对比测试，发现同等资源配比条件下，GreenPlum的性能远好于Mysql，有部分原因是得益于GreenPlum本身采用了更高效的算法，比如说做多表join时，采用的是hash join方式。如果采用同样高效的算法，两者的性能又如何？由于GreenPlum是由PostgreSQL演变而来，完全采用了PostgreSQL的优化算法，这次，我们
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2023-10-17 21:52:58
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首先我们来看一下spark究竟是什么。相信很多读者跟我一样，听说过hadoop，也知道spark，更知道spark是现在最火的大数据技术，所以一直有一个疑问：spark是不是替代能够hadoop的下一代大数据技术？答案是：不是！首先我们看看spark的官网介绍：Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system.
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2023-08-29 14:05:06
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什么是NoSQLNoSQL：not only SQL，非关系想数据库NoSQL是一个通用术语指不遵循传统RDBMS模型的数据库数据是非关系的，且不使用SQL作为主要查询语言解决数据库的可伸缩性和可用性问题不针对原子性或一致性问题为什么使用NoSQL互联网的发展，传统关系型数据库存在瓶颈高并发性高存储性高可用性高扩展性低成本NoSQL和关系型数据库对比主要有以下一些区别 对比NoSQL关系
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2023-10-23 09:12:58
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鉴于Hadoop是一个数据处理框架，而在当前大多数应用中数据处理的主力是标准的关系数据库，那又是什么使得Hadoop更具优势呢？其中一个原因是，SQL(结构化查询语言)是针对结构化数据设计的，而Hadoop最初的许多应用针对的是文本这种非结构化数据。从这个角度来看，Hadoop比SQL提供了一种更为通用的模式。若只针对结构化数据处理，则需要做更细致的比较。原则上，SQL和Hadoop可以互补，因为
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2023-06-14 21:35:09
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大数据解决方案大数据解决方案包括一系列工具和技术，用于收集、存储、处理和分析大量的数据。以下是一些常用的大数据解决方案：Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，可以在商用硬件上处理大规模数据集。它包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）用于存储数据，MapReduce用于处理数据，以及YARN用于任务调度。Apache Spark：Spark是一个用于大数据处理的开源
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2024-01-08 11:57:15
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# Hadoop 和 SQL 转换的比较：哪个更好？有什么区别？
在数据处理和分析的世界中，Hadoop 和 SQL 各自都有独特的优势。本文将帮助你理解它们之间的区别，并提供一个清晰的步骤流程，帮助你实现 Hadoop 和 SQL 的转换。
## 1. 整体流程
在探讨 Hadoop 和 SQL 的比较之前，首先了解整个流程至关重要。以下是一个简单的步骤流程表：
```markdown
SQL（结构化查询语言）是针对结构化数据设计的，而Hadoop最初的许多应用针对的是文本这种非结
原创
2022-11-07 13:05:44
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apache(httpd)中MPM三种模式区别Apache prefork模型：预派生模式，有⼀个主控制进程，然后⽣成多个⼦进程，使用select模型，最⼤并发1024，每个子进程有⼀个独立的线程响应用户请求，相对⽐较占用内存，但是比较稳定，可以设置最⼤和最小进程数，是最古⽼的⼀种模式，也是最稳定的模式，适用于访问量不是很大的场景。优点：稳定缺点：大量用户访问慢，占用资源，1024个进程不适⽤于高
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2023-09-27 14:11:28
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除非你过去几年一直隐居，远离这个计算机的世界，否则你不可能没有听过Hadoop，全名ApacheHadoop,是一个在通用低成本的硬件上处理存储和大规模并行计算的一个开源框架，Hadoop本质的12点介绍，具体如下：1.hadoop是由多个产品组成的。人们在谈论Hadoop的时候，常常把它当做单一产品来看待，但事实上它由多个不同的产品共同组成。Russom说：“Hadoop是一系列开源产品的组合，
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2023-08-26 12:03:05
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一，下面一张图为传统架构和Hadoop的区别主要讲以下横向扩展和扩展横向扩展：（Mpp 是hash分布，具有20节点）添加新的设备和现有的设备一起提供负载能力。Hadoop中系统扩容时，系统平台增加新节点之后，系统自动在所有节点之间均衡数据。纵向扩展：（oracle两个节点）向上扩展，指的是替换掉已经不能满足需求的硬件设备、采购更高性能的硬件设备，从而提升系统的负载能力。二，Hadoop集群是一种
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2023-08-11 15:58:28
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了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版， 而0.21.x和0.22.x则
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2023-05-26 15:05:59
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一、基本的Select 操作语法SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...FROM table_reference[WHERE where_condition][GROUP BY col_list [HAVING condition]][ CLUSTER BY col_list | [DI
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2023-07-12 12:10:51
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8个值得关注的SQL-on-Hadoop框架 数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标自然就是能够在Hadoop上使用SQL。这些工具有些只是在MapReduce之上做了简单的包装，有些则是在HDFS之上实现了完整的数据仓库，而有些则介于这两者之间。这样的工具有很多，来自于Shoutlet的软件开发工程师Matthew Rathbone最近发表了一篇文章，他列举了一些常用的工具并对各个工具
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2023-12-28 22:58:08
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什么是实时分析（在线查询）系统？ 大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客户投诉处理，实时数据分析，在线查询等等过。因为是查询应用，通常有以下特点： a. 时延低（秒级别）。 b. 查询条件复杂（多个维度，维度不固定），有简单（带有ID)。 c. 查询范围大（通常查询表记录在几十亿级别）。 d. 返回结果数小（几十条甚至几千条）。 e. 并发数要求高（几百
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2023-07-17 21:09:54
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——Hadoop是什么是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构主要解决海量数据的储存和海量数据的分析计算问题广义上说，Hadoop 是一个更广泛的概念，Hadoop生态圈——大数据技术生态体系Sqoop：Sqoop 主要用户在 Hadoop、Hive 与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDF
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2023-09-26 21:49:21
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Hadoop：Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。不是一个工具，也不是一种技术，是一种技术的合称HDFS：分布式文件系统。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什
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2023-07-11 18:57:03
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1.Hadoop与MPI的主要区别体现在数据存储和数据处理在系统中位置不同。 MPI是计算与存储分离，Hadoop是计算向存储迁移。这一点体现出，hadoop系统中数据存储的位置更重要。 MPI是一种基于消息传递机制的并行编程标准，
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2024-06-19 19:30:31
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