Hive：hive不支持更改数据的操作，Hive基于Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。 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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语
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2023-07-11 19:48:43
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hbase：是一个适合于非结构化数据存储的数据库，是基于列的而不是基于行的模式，HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。HDFS: 是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。 Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。hive：是一个数
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2023-07-12 18:11:31
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Hive的交互方式Hive的交互方式主要有三种使用Hive之前：先启动hadoop集群：因为hql语句会被编译成MR任务提交到集群运行；hive表数据一般存储在HDFS上mysql服务：因为对hive操作过程中，需要访问mysql中存储元数据的库及表Hive交互shell（过时了）在任意路径运行hive
[hadoop@node03 ~]$ hiveHive JDBC服务（企业中使用）第一步：启动
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2023-07-20 21:28:07
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HDFS： Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS，它是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。 HDFS适合：存储并管理PB级数据处理非结构化数据注重数据处理的吞吐量应用模式为：一次写多次读不适合：存储小文件大量的随机度需要修改文件 &nb
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2023-07-06 17:22:22
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HDFS在整个Hadoop生态圈中的作用： 1、HDFS分布式文件系统，位于整个Hadoop的最底层，也是大数据的核心。 2、Hbase是在HDfs基础之上的框架，是列式存储，支持NOSQL语句。在这里可以把HDFS看做计算机一块大硬盘，HBASE是不是很像Redis。 3、Yarn可以和HBASE进行集成，也可以与HDFS进行集成，本质就是一个“发动机”，进行数据的处理计算。 4、Hive与pi
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2024-02-10 02:18:45
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大数据必学框架-sqoop。
一、配置sqoop环境为了能够让sqoop识别到hdfs，需要在配置文件中指定位置，conf目录下的sqoop-env.shexport HADOOP_COMMON_HOME=/opt/module/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/modu
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2023-07-14 16:01:08
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谈下一个新人对hive的理解，不喜勿喷。
hive是hadoop整个项目使用中最常用的辅助项目之一。
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2023-07-12 08:41:13
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1，把本地的文件加载到hive创建的表中（比如：create table tb_user(id int ,name string ); ）在hive中创建的是有结构的表，然后通过命令：load data local inpath ' 路径 ' into table 创建的表名；
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2023-07-12 11:57:12
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一、Hive是什么？Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reduce
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2023-07-20 17:22:46
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hdfs和hive的关系是大数据生态系统中一个重要的主题。HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个存储系统，而Hive则是一个数据仓库，它使得用户可以以SQL风格的查询语言进行大数据分析。理解它们之间的关系能够帮助数据工程师和数据科学家更好地构建和优化大数据解决方案。
### 适用场景分析
在大数据生态中，HDFS通常用于存储大量的原始数据，而Hive则用于对这些数据进行结构化查询和分析。
HDFS： Hadoop 的分布式文件系统称为 HDFS，它是为以流式数据访问模式存储超大文件而设计的文件系统。HDFS适合：存储并管理PB级数据处理非结构化数据注重数据处理的吞吐量应用模式为：一次写多次读不适合：存储小文件大量的随机度需要修改文件总结：HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。 正因为如此，
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2024-03-05 10:28:27
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作者 | 李一帆杏仁Java工程师。关注后端开发。1.计算框架Hadoop 是一个计算框架，目前大型数据计算框架常用的大致有五种：仅批处理框架：Apache hadoop.仅流处理框架：Apache Storm、Apache Samza.混合框架：Apache Spark、Apache Flink.这其中名气最大、使用最广的当属 Hadoop 和 Spark。虽然两者都被称为大数据框架，但实际层级
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2023-10-18 12:49:44
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# HDFS to Hive
## Introduction
Hadoop Distributed File System (HDFS) and Hive are two essential components in the Hadoop ecosystem. HDFS is a distributed file system that provides high throughput ac
原创
2024-01-06 08:52:25
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Hive1.什么是Hive，Hive运行架构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。通过Hive，我们可以方便地进行ETL(extract抽取/transform转化/load加载)的工作。1.Hive与Hbase的区别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，并提供简单
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2023-07-12 11:06:22
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hadoop是一个适合大数据处理的分布式的存储以及计算平台，我个人感觉称他为平台是 非常贴切的，因为不管是hive、hbase等这类产品都是需要依赖hadoop的两个核心hdfs和mapreduce。hdfs和mapreduce是hadoop平台的基础核心，其中hdfs是负责大数据的分布式存储，而mapreduce是
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2023-07-12 18:05:35
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-e适合简单查看的情况-f适合多条脚本，且输出结果较多，可将结果存在制定的文件 （在hive中查看hdfs和本地文件，hdfs在Linux命令前加dfs -,本地在Linux命令前加！）在hive中查看hdfs的文件 1、进入hive窗口2.dfs -ls /;查看hdfs根目录下文件 (dfs -lsr /;递归查看）在hive中查看Linux虚拟机本地文件 1、进入hiv
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2023-07-14 10:52:30
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一、说明： 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS（包括 Hive， HBase） 中，如果导入的是 Hive，那么当 Hive 中没有对应表时，则自动创建。二、操作1、创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im:sqoop create-hive-table \
--connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \
--username
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2024-07-05 21:23:19
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 Hive是什么？Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapRe
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2023-07-14 11:36:17
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Hive安装与配置安装前准备三台虚拟机master、slave1、slave2配置hadoop用户，之间免密登录，时钟同步，hadoop健康可用Hadoop与Hive的整合因为Hive需要把数据存储在HDFS上，并且通过MapReduce作为引擎处理数据； 因此需要在Hadoop中添加相关配置属性，以满足Hive在Hadoop上允许。 修改Hadoop中core-site.xml，并且Hadoop
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2023-06-12 20:22:19
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客户端在连接hiveserver2时，会在hdfs上创建${hive.exec.scratchdir}/<username> （开启doAs为登录用户，否则为启动用户）目录，用于存放作业执行过程中产生的临时文件，在执行某些作业时会产生大量的临时文件，如遇客户端异常或jvm异常退出，造成数据无法清理。hive提供如下方案解决清理临时文件问题：1、 hive.start.clea
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2023-08-18 22:50:03
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