Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
Apache 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，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapRed
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2024-01-11 15:51:57
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一、什么是hive 如下图所示，hive在Hadoop生态中处于比较高层的位置，其本质上就是将mapreduce转换成了sql的写法。 却也sql不尽然相同，毕竟mysql等关系型数据的sql则是服务于web、应用等，是为了让数据更面向对象、更稳定、更原子性操作。而hive的目的则是数据分析，
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2023-08-18 19:23:47
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Hive简介Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的。互联网现在进入了大数据时代，大数据是现在互联网的趋势，而hadoop就是大数据时代里的核心技术，但是hadoop的mapreduce操作专业性太强，所以facebook在这些基础上开发了hive框架，毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多，hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突
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2024-04-19 13:34:21
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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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大概说一些这三个框架各自是什么，解决了什么问题。HadoopHadoop是一个开源框架，允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。它的设计是从单个服务器扩展到数千个机器，每个都提供本地计算和存储。hadoop的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理狭义上的Hadoop是指框架本身；hadoop生态系统，不仅包含hadoop，还包括保证ha
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2023-07-20 23:59:53
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目录一、Hive到底是什么1. 如何理解Hive2. Hive中SQL-MapReduce原理图解3. 为什么说Hive是基于Hadoop的呢？二、Hive的优缺点1. 优点2. 缺点三、Hive的架构原理1. 两种客户端2. 四种驱动Driver3. 元数据库Meta store四、Hive和数据库的区别（1）数据存储位置不同（2）数据更新（3）执行机制（4）执行延迟（5）可扩展性一、Hive到
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2023-08-18 20:44:14
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数据仓库和Hive的基本概念数据仓库概述数据仓库英文全称为 Data Warehouse，一般简称为DW。主要目的是构建面向分析的集成化数据环境，主要职责是对仓库中的数据进行分析，支持我们做决策。主要特征面向主题（Subject-Oriented）：数据分析有一定的范围，需要选取一定的主题进行分析。集成性（Integrated）：集成各个其他方面关联的数据，比如分析订单购买人的情况，就涉及到用户信
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2024-06-01 20:25:20
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HIVE简介Hive是Hadoop生态系统中必不可少的一个工具，它提供了一种SQL方言，可以查询存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据或其它和hadoop集成的文件系统，如果MapR-FS，Amazon S3和像HBase（Hadoop数据库）和Cassandra这样的数据库中的项目。大多数数据仓库应用程序都是使用关系型数据库进行实现的，并使用SQL作为查询语言。Hive降低了将这些
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2023-09-20 22:47:36
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Hive是一个基于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，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。在本质上，Hive与Pig一样，都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序，简化数据处理过程。不过相比Pig来说，Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言，因此对于开发人员
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2023-08-22 20:48:09
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1.show databases 查看有那些数据库2.创建park数据库,实际上hadoop的HDFS文件系统里创建一个目录节点,统一存在/usr/hive/wareshouse目录下3.进入数据库4.查看当前数据库下的所有表5.创建stu表,以及相关的两个字段 在hive中,用的是string,不用char和varchar,此外,所创建的表,也是HDFS里的一个目录节点。 在hive里面有一个d
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2023-07-20 19:37:15
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标签（空格分隔）： Hadoop Hive hwi1.Hive简介 之前我一直在Maxcompute上进行大数据开发，所以对数仓这块还算比较了解，在接受Hive的时候基本上没什么大的障碍。所以，有需求用到hive的同学，应该对数据仓库相关概念以及数仓设计模型有了大致的了解了。简单来说，Hive是一个基于Hadoop文件系统智商的数据仓库架构(数据存储还是HDFS)，它为数仓的管理提供了：ETL工
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2024-07-27 13:26:37
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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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今天我主要是在折腾这个Hive，早上看了一下书，最开始有点凌乱，后面慢慢地发现，hive其实挺简单的，以我的理解就是和数据库有关的东西，那这样的话对我来说就容易多啦，因为我对sql语法应该是比较熟悉了，而这个是HQL的，其实很多都差不多。先来看一下Hive的基本介绍：一、Hive基本原理 &
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2023-11-27 15:40:47
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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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文章目录基本知识Hadoop的功能及应用场景Hadoop的组成Hadoop可以干什么Hadoop生态圈Hadoop的安装安装前置技能linux 系统安装JDK配置JDK环境变量Hadoop安装，配置Hadoop 此文章为观看慕课网Kit_Ren老师录制的免费课程之后所写的笔记。 基本知识Hadoop的功能及应用场景Hadoop的组成HDFS：分布式文件系统，存储海量数据。MapReduce:并
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2023-07-24 10:20:56
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# 如何启动Hadoop和Hive
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何启动Hadoop和Hive。在本文中，我将为你详细介绍整个过程，并提供每一步的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start((Start)) --> Step1(Step 1: 启动Hadoop)
Step1 --> Step
原创
2024-06-30 05:55:54
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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。关于Hive的描述可以归结为这么几点来理解：Hive是工具。Hive可以用来构建数据仓库。Hive具有类似SQL的操作语句HQL。
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2023-07-28 20:43:21
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数据仓库工具。构建在hadoop上的数据仓库框架，可以把hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表。（主要解决ad-hoc query，即时查询的问题）支持一种与SQL几乎完全相同的语言HQL。除了不支持更新，索引和事务，几乎SQL其他的特性都支持。可以看成是SQL到Map-reduce的映射器提供shell,JDBC/ODBC,Thrift,Web等接口
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2024-08-02 14:30:45
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# Hive 和 Hadoop 版本的实现
## 介绍
在数据处理领域，Hadoop是一个广泛使用的分布式数据处理框架，而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，用于提供数据查询和分析。在实际应用中，我们需要确保Hive和Hadoop版本的兼容性，以确保系统的正常运行。本文将向你介绍如何实现Hive和Hadoop版本的匹配。
## 流程概述
下面是实现Hive和Hadoop版本
原创
2023-09-14 18:21:48
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