什么是hive?1、hive是基于hadoop一个数据仓库工具 2、可以将结构化数据文件映射成一张数据库表,并提供类sql查询功能 3、可以将sql语句转化成map任务(maptask)进行运行 4、可以用来数据提取、转化、加载(ETL) 5、hive是sql解析引擎,他将sql语句转化成M\R job在hadoop上运行 hive表中数据实际上就是hdfs中
Hive与HadoopHive是完全运行在hadoop之上一个数据分析工具,可以看作是hadoop一个自然延伸。具备强大数据分析能力,在对标准SQL保持高度兼容基础上,提供了大量增强功能和插件机制。优点:非常成熟稳定,部署方便,语法类似sql,不必再写mapreduce程序,学习成本低,适合做ETL(来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load
转载 2023-11-06 12:26:21
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1.什么是hiveHive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志数据统计。 Hive是基于Hadoop一个数据仓库工具,可以将结构化数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。 本质是:将HQL转化成MapReduce程序1)Hive处理数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上1.2 Hive优缺点优点: 1)操作接
转载 2023-07-14 12:50:03
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create materialized view [view_name] refresh [fast|complete|force] [ on [commit|demand] | start with (start_time) next (next_time) ] as{创建物化视图用查询语句}  以上是Oracle创建物化视图(Materialized View,以下简称MV)时
转载 2024-07-12 01:33:05
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## Hive Bucket 表优点Hive中,Bucket表是一种数据分区方式,可以将表中数据划分为多个桶,这样可以提高数据查询性能以及降低查询时数据扫描量。本文将介绍Hive Bucket表优点,并通过代码示例来展示如何创建和使用Bucket表。 ### 1. 提高查询性能 Hive Bucket表可以提高查询性能主要原因是可以根据桶数量和桶内数据排序信息来进行数据查
原创 2024-06-26 03:38:46
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  1. HIVE 优点简单,容易上手提供了类sql查询语言HQL。为超大数据集设计计算扩展能力MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统。统一元数据管理可与Pig、Presto等共享。 2. HIVE 缺点HiveHQL表达能力有限迭代式算法无法表达(比如pagerank,不支持循环)。有些复杂运算用HQL不易表达。Hive效率较低Hive自动生成MapReduce作业,
转载 2023-07-14 11:26:30
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 1.textfileHive数据表默认格式,磁盘开销大,数据解析开销大存储方式:行存储压缩方式:使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩,压缩后文件不支持split但在反序列化过程中,必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符,因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。--创建数据表: create table if not exists textfile_table( si
转载 2023-07-14 11:54:08
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一、hive概念为什么有Hive Hive最初由FaceBook研发出来。由于每天产生数据量大,使用MapReduce处理效率比较低,而MapReduce学习成本比较高,且类SQL方法,工作效率比较高。Hive入门简单。Hive是什么 Hive是一个基于hadoop数据仓库。可以通过类SQL方式来对数据进行读、写等管理功能。 Hive是基于hadoop一个数据仓库工具,可以将结
Hive:基于Hadoop一个数据仓库工具,可以将结构化数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能     数据存储在HDFS,底层实现是MapReduce,spark等,运行在Yarn上。     优点:         (1)操作接口采用类SQL语法,提供快速开发
转载 2023-08-05 19:45:23
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1. HIVE概念:Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志数据统计。Hive是基于Hadoop一个数据仓库工具,可以将结构化数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。本质是:将HQL转化成MapReduce程序  1)Hive处理数据存储在HDFS2)Hive分析数据底层实现是MapReduce3)执行程序运行在Yarn上2.  HIVE优缺点优点
转载 2024-03-12 12:43:10
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1.Hive 是什么hive 是一个构建在Hadoop上数据仓库工具,它可以让结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供简单SQL查询功能,剋将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,其优点是学习成本低.hive目的是让精通SQL技能分析师能够在Facebook存放在HDFS大规模数据集上进行查询操作. 目前,Hive已经成为一个通用、可伸缩数据处理平台. 2.Hi
转载 2023-08-14 10:46:39
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文章目录一、Hive简介1.1 Hive概述1.2 Hive优缺点1.3 Hive架构原理1.4 Hive和数据库比较二、Hive安装2.1 Hive安装部署2.2 遇到问题2.3 配置Metastore到MySql2.4 HiveJDBC访问2.5 Hive常见属性配置三、Hive常用交互命令 一、Hive简介1.1 Hive概述Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志数据
转载 2023-08-18 23:49:53
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1.1 什么是HiveHive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志数据统计。Hive是基于Hadoop一个数据仓库工具,可以将结构化数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Hive本质是:将HQL转化为MapReduce程序1.2 Hive优缺点1.2.1 优点1) 操作接口采用类 SQL 语法,提供快速开发能力(简单、容易上手)。2)避免了去写 MapReduce,减少开
转载 2023-08-16 18:43:02
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前言Hive是构建在Hadoop上数据仓库软件框架,支持使用SQL来读,写和管理大规模数据集合。Hive入门非常简单,功能非常强大,所以非常流行。通常来说,Hive只支持数据查询和加载,但后面的版本也支持了插入,更新和删除以及流式api。Hive具有目前Hadoop上最丰富最全SQL语法,也拥有最慢最稳定执行。是目前Hadoop上几乎标准ETL和数据仓库工具。Hive这个特点与其它AdHo
转载 2023-07-12 21:30:23
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一、数仓分层1.1 为什么要分层1.2 数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名ODS层命名为ods_表名DWD层命名为dwd_dim/fact_表名DWS层命名为dws_表名DWT层命名为dwt_购物车ADS层命名为ads_表名临时表命名为xxx_tmp用户行为表,以log为后缀1.3.2 脚本命名数据源_to_目标_db/log.sh用户行为脚本以log为后缀;业务数
目录ORC File文件结构列式存储数据模型文件结构数据访问文件压缩ORC File文件结构ORC是列式存储,有多种文件压缩方式,并且有着很高压缩比。文件是可切分(Split)。因此,在Hive中使用ORC作为表文件存储格式,不仅节省HDFS存储资源,查询任务输入数据量减少,使用MapTask也就减少了。提供了多种索引,row group index、bloom filter index
目录前言: 一  Hive优缺点二   hive架构三    hive和数据库比较四   hive安装总结前言:结构化日志数据统计工具。Hive 是基于 Hadoop 一个数据仓库工具,可以将结构化数据文件映射为一张表,并提供类 SQL      
转载 2023-07-14 12:54:26
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戳破|hiveonspark调优点浪尖浪尖聊大数据浪尖今天一路好跑,手机丢了,幸亏遇到好人!心存善意,会遇好人!hiveonspark性能远比hiveonmr要好,而且提供了一样功能。用户sql无需修改就可以直接运行于hiveonspark。udf函数也是全部支持。本文主要是想讲hiveonspark在运行于yarn模式情况下如何调优。下文举例讲解yarn节点机器配置,假设有32核,120
原创 2021-03-15 11:36:48
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# Hive中创建临时表优点 作为一名经验丰富开发者,我很高兴能与你分享在Hive中创建临时表相关知识。Hive是一种基于Hadoop数据仓库工具,它提供了SQL-like查询语言HiveQL,使得用户可以方便地进行数据查询、分析和处理。在Hive中,临时表是一种非常有用功能,它可以帮助我们更好地管理数据和提高查询效率。 ## 临时表优点 1. **隔离性**:临时表数据不会
原创 2024-07-21 06:46:28
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# Hive 分区表优点与应用 在大数据处理领域,Apache Hive作为一个基于Hadoop数据仓库工具,常常被用来进行数据查询和分析。Hive分区表是其重要特性之一,它通过将数据分成多个分区,极大地提高了数据处理效率。本文将详细介绍Hive分区表优点,结合代码示例来深入理解这一概念。 ## 什么是Hive分区表? 分区表是Hive一种表,它使用分区字段将表数据物理划
原创 2024-08-22 08:34:05
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