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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            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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                    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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            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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            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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            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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            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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            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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            Hive是构建在hadoop上的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,也急速hi数据提取转化加载(ETL),并提供简单的SQL查询功能,称为HQL(这边要和Hibernate区别一下),允许熟悉SQL的用户查询数据。它是工作在thrift上的,控制分隔符也允许用户指定数据格式。Hive的特点支持索引,加快数据查询。有不同的存储类型,如HBase中的文件、纯文本文件将元数据保存在关            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            hadoop前生今世hadoop最初由yahoo和google共同提出。  他们想对自己的搜索数据进行理解,从而产生更多的商业价值和决策。分布式容错性  如果一个节点产生错误或者退出计算,hadoop会把该节点任务分配给其他节点并继续运行。实时性生态系统最关键的有以下两个  - HDFS  - MapReduce此外,hadoop最常用的组件如下图:  其中 hbase:列存储Sqoop:负责数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            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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            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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            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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            Hadoop学习笔记:一、认识大数据生态体系目标1 大数据认知1.1 部门业务流程1.2 部门组织架构2 Hadoop-->大数据生态2.1 Hadoop是什么2.2 Hadoop的发展2.3 Hadoop优势2.4 Hadoop组成3 大数据技术生态体系3.1 生态体系示意图3.2 相关技术解释 目标认识大数据从Hadoop框架来看大数据生态1 大数据认知略过概念性的大数据特点、前(钱)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-11 20:36:13
                            
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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
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-01 14:29:32
                            
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