什么是ETL：即extract：提取transform：转换load：加载ETL其实是数据清洗后的数据 什么是数据中台：从抽取数据开始，到最终用户看到，这一系列过程都是数据中台；指的是一套数据应用和工具，包括分布式ETL、数据资产管理、数据标签管理、数据沙箱、自助分析平台、元数据管理、数据质量管理等等，底层则已现有的数仓、大数据平台等为数据源，为企业提供数据资产管理的能力，并持续挖掘数据
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2023-07-11 22:42:02
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contentHive简介Hive工作原理Hive系统架构Hive HAHive编程 Hive简介▍初见Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具某种程度上的用户编程接口——因为Hive本身不存储和处理数据Hive依赖分布式文件系统HDFS存储数据Hive依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveSQL
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2024-01-06 05:37:47
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hadoop、hive、hbase的区别最近开始自学大数据，肯定免不了hadoop、hive、hbase这些东西。此处把自己对这3个的理解记录一下：1、hadoop：它是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用2、hive：通俗的说是一个数据仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似sql语句的
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2023-08-16 18:29:20
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Hive知识点1.概念1.1Hive和Hadoop的关系1.2什么是Hive1.3Hive的本质1.4Hive应用场合2.Hive架构3.Hive PK RDMBS 1.概念1.1Hive和Hadoop的关系Hadoop：HDFS、MR、YRAN Hive 处理的数据存储在HDFS 分析数据底层的实现MR 执行程序运行用YARN相当于Hive将Hadoop进行了封装1.2什么是Hive1.Hiv
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2023-07-12 14:29:13
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HIVE和HBASE区别 1. 两者分别是什么？Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Ke
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2023-08-22 09:09:55
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hive的构架图：hive：基于Hadoop的数据仓库工具hive跟Hadoop是什么关系呢：数据仓库软件具备：
1、存储数据能力
2、分析数据能力而hive是基于Hadoop 用 HDFS完成数据的存储 是基于Hadoop 用 mapreduce完成数据分析本质：将结构化数据文件映射称为一张数据库表 映射成功后，提供hivesql来分析数据hive和mysql的区别：
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2023-06-21 18:35:23
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1.Hive中存放是什么？答：表，存的是和hdfs的映射关系，hive是逻辑上的数据仓库，实际操作的都是hdfs上的文件，HQL就是用sql语法来写的mr程序。 2.Hive与关系型数据库的关系？答：没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库一样进行实时的CURD操作。 是一次写入多次读取的操作，可以看成是ETL工具。3.Hive和hbase的区别？共同点：hbase与hive都是架构在h
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2023-09-20 05:00:07
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Hive基础知识回顾1、Hive与Hadoop的关系
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具（所以Hive的logo跟大象和黄蜂有关），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。
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2023-08-30 11:15:42
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一、什么是动态分区静态分区与动态分区的主要区别：
①：静态分区是手动指定，而动态分区是在插入数据时有查询语句决定。
②： 静态分区一次只能导入一个分区的分区的数据，动态分区可以在执行SQL时将所有分区的数据全部导入二、 为什么使用动态分区从业务层面：
①：当我们在业务中频繁的对某一个字段分区聚合时，就会将该字段作为分区字段来设置分区，
②： 在分布式计算框架中减少数
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2024-07-12 05:29:51
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工欲善其事，必先利其器，想学好大数据那就必然现要学会一些基本的大数据工具，这一些列着重分享一些小菜在学习过程中的一些心得与体会。本篇作为开篇作今天先分享一下在大数据平台下最常用的两个工具，即Hbase与Hive。很多人可能会想学大数据一开始为什么不学Hadoop平台搭建与使用，或者HDFS的使用，小菜的
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2024-07-27 09:39:40
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一、HadoopHadoop是有Apache基金会所开发的分布式系统处理架构，是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop框架最核心的设计就是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce为海量的数据提供了计算。对外部客户机而言，HDFS就像
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2024-02-24 13:29:25
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2014-3-10【需求】接受的工作需要处理海量数据，第一步先用工具做一些运营数据的产出，考虑采用hadoop方便以后跟随数据量变大可以补充机器，而不用动统计逻辑。当前的hadoop社区非常活跃，hadoop周边工具不断出新，以下是部分热门工具的初步了解：数据存储 hadoop，包含hdfs和mapreduce hbase，支持大表，需要zk zookeeper，分布式集群管理，简称zk数据传输
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2024-06-21 06:26:32
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Hadoop和Hive的关系1.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop最核心的设计就是hdfs和mapreduce，hdfs提供存储，mapreduce用于计算。2.Hive是Hadoop的延申。hive是一个提供了查询功能的数据仓库核心组件，Hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储，mapreduce为hive提供了分布式运算。两者的关系：hdfs上存储
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2022-12-05 16:34:00
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1.简述Hadoop平台的起源、发展历史与应用现状。1、介绍：Hadoop不是指具体一个框架或者组件，它是Apache软件基金会下用Java语言开发的一个开源分布式计算平台。实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。适合大数据的分布式存储和计算平台。 Hadoop1.x中包括两个核心组件：MapReduce和Hadoop Distributed File System(HDFS) 其中
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2023-07-14 16:44:48
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# Hadoop与Hive版本关系探讨
在大数据处理生态系统中，Hadoop与Hive是两个不可或缺的工具。Hadoop负责大规模数据存储与处理，而Hive则作为一个基于Hadoop的数仓工具，用于数据查询和分析。理解它们之间的版本关系，有助于开发者更好地配置与使用这两个工具。本文将详细探讨Hadoop和Hive的版本关系，并通过代码示例与图示帮助理解。
## Hadoop与Hive的基本概
原创
2024-08-23 08:05:51
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目录Hive基本概念本质与Hadoop的关系优点缺点架构原理图Metastore用户接口：ClientHadoop驱动器：Driver运行机制Hive和数据库比较数据更新执行延迟数据规模 Hive基本概念由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。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表，并提供类SQL查询功能。本质将HQL转化为MapRe
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2023-07-27 20:36:44
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Hive的基本介绍（1）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。可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。（2）Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库
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2023-09-01 14:29:32
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1.HiveHive: 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。Hive支持HSQL，是一种类SQL。也正是是由于这种机制导致Hive最大的缺点是慢。Map/reduce调度本身只适合批量，长周期任务，类似查询这种要求短平快的业务，代价太高。Map/reduce为什么只
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2023-09-01 08:52:45
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今天在开发过程中发现老师给的一个spark实验中大量用到了hive，甚至不用spark也可以完成，于是我就对这两个东西之间的关系去查了一些资料，在这里汇总下大数据本身是个很宽泛的概念，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。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨
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2023-07-14 19:57:53
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Hive和HBase有哪些区别与联系以及适用于哪些场景呢？首先还要从两者的概念入手：Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数
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2024-07-03 13:01:57
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