Python 和 Hive 的区别是一个在数据分析和处理领域中经常被讨论的话题。Python 是一种通用编程语言，适用于数据处理、分析和各种应用开发；而 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，主要用于存储、查询和分析大数据。这两者在用途、性能以及适用场景上都有显著不同。
为了更清晰地探讨 Python 和 Hive 之间的区别，以下将从多个结构化的方面进行分析。
### 背景定位
Python语法简洁，功能强大，已经成为开发者最喜欢的AI编程语言之一。Python 对机器学习非常体贴开发者，比C++和Java语言更简洁。它也是一种非常容易移植的跨开发语言，包括Linux、Windows、Mac OS和Unix在内的平台上使用。包括Web开发它也很受欢迎，它允许开发者创建交互式、解释式、模块化、动态、可移植的软件应用，这使得它比Java更具备优势。Python是一种多范式编程
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2023-11-09 16:45:13
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5 Function
指数据库内置的function，不讨论UDF。另外，操作符都不比较了，区别不大。
5.1 数学函数
功能OracleHiveImpalaABS绝对值，有有有SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2
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2023-10-24 17:05:55
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ClickHouse提供了许多数据类型，它们可以划分为基础类型、复合类型和特殊类型。我们可以在system.data_type_families表中检查数据类型名称以及是否区分大小写。这个表中存储了ClickHouse支持的所有数据类型。CASE_SENSITIVE：标识符大小写敏感。0/1 y/n Y/N，
下面介绍下常用的数据类型，ClickHouse与Mysql、Hive中常用数据类型的对比
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2023-07-12 11:02:04
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目录概念HiveHBase共同点区别关系首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念Hive1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专
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2023-07-18 11:53:38
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pig的特点 1）专注于于大量数据集分析； 2）运行在集群的计算架构上，Yahoo Pig 提供了多层抽象，简化并行计算让普通用户使用；这些抽象完成自动把用户请求queries翻译成有效的并行评估计划，然后在物理集群上执行这些计划； 3）提供类似 SQL 的操作语法； 4）开放源代码； Pig与Hive的区别 对于开发人员，直接使用Java APIs可能是乏味或容易出错的，同时也限制了Jav
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2023-11-10 03:25:49
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本篇日记为手机app码字 前几天发现星环inceptor或hive的一个问题，可能是缺陷吧。 我有一个分区表，分区字段为处理日期（procdate date），因为应用场景是为了增量数据，也定为每天只处理一批数据，这时那个procdate通常取值为当前日期（sysdate，星环支持一些oracle方言/函数），然而当我查询的时候发现一个性能问题现象，如下：select * from tablena
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2023-06-05 16:08:27
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1.更新，事务，索引，不支持，是全表扫描，但它支持通过partition和bucket来进行快速查询 2.创建表的字段类型和java类型是对应的。区别在于它有tinyint代替char，只有0.10.0之后才支持日期类型，并新增了binary数据类型，提供转换为字符串类型的函数。 3.查询语句中，不支持having，可写嵌套的select来解决；group by后只能是表的定义列名，不能像mys
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2024-04-02 15:23:14
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Prestodb概述及性能测试博客分类： presto系列概述内容（1）简介（2）Hive and Prestodb, comparison of functionality（3）Hive and Prestodb, comparison of performance
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2023-11-21 17:25:56
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1、ES(elasticsearch)搜索引擎：ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。2、Hive是基
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2023-06-14 20:33:48
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个人从开始了解ETL到现在，接触最多的还是sqoop，感觉sqoop更多见一点。也不清楚为什么那么多公司要求kettle\informatic等等。下面谈一下个人对这些工具的理解，及应用场景sqoop：个人感觉，大数据开发的同事大部分都会用，主要用于hive与 mysql/oracle等传统数据库 之间的数据传输。即时性比较强，拿来即用，固定的脚本，拿过来改个地址改个库表名 ，就可以用。
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2023-07-12 22:08:01
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文章目录数据仓库Hive的基本概念 数据仓库概念 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。主要特点面向主题（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
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2024-08-01 16:40:19
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阿里云大数据开发套件的使用，主要涉及到odps、ads、rds、ots相关数据库的操作，所以针对性的做一些总结，并将阿里云中产品与实际产品对应分析。Maxcompute（原odps）阿里云中的Maxcompute（原odps）其实就是hive，扮演数据仓库的角色，适合存储轨迹类历史数据，适合存储的数据量大，适合海量数据的处理，适合对数据进行离线分析，数据挖掘运算；OLAP不支持插入和删除等事务、事
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2023-11-23 11:38:24
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背景MapReduce不能满足大数据快速实时adhoc查询计算的性能要求。Facebook的数据仓库存储在少量大型Hadoop/HDFS集群。Hive是Facebook在几年前专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在以前，Facebook的科学家和分析师一直依靠Hive来做数据分析。但Hive使用MapReduce作为底层计算框架，是专为批处理设计的。但随着数据越来越多，使用Hive进行一个简单
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2023-07-14 23:54:52
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Phoenix的介绍功能Phoenix是一种专门针对于Hbase 所设计的SQL on Hbase 的一个工具
使用SQL对Hbase进行操作
使用phoenix自动构建二级索引来进行快速查询和维护原理- 上层提供了SQL接口
- 底层全部通过Hbase Java API来实现，通过构建一系列的Scan和Put来实现数据的读写
- 功能非常丰富
- 底层封装了大量的内置的协处理器，可
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2024-01-05 22:08:09
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WHERE、HAVING都能通过限制条件筛选数据，但他们的使用及其不同。以下我们来分析三者之间的差别。1. ON 和WHEREON和WHERE后面所跟限制条件的差别，主要与限制条件起作用的时机有关，ON依据限制条件对数据库记录进行过滤，然后生产暂时表；而WHERE是在暂时表生产之后，依据限制条件从暂时表中筛选结果。&n
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2024-02-14 09:48:59
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Hive常用命令：假设有数据库 fm_data，里面有表格 shield_fm_feature_item_ctr
show databases; //列出数据库
desc database fm_data; // 展示数据库 fm_data 的信息
use fm_data; // 使用某个数据库 fm_data\
set hive.cli.print.current.db=true; 显示列头
s
和Hudi类似，Iceberg也提供了数据湖的功能，根据官网的定义，它是一个为分析大数据集开源的表存储格式，可以SQL表一样用Spark、Preso进行查询。Iceberg框架很好的解耦了数据计算与数据存储，计算引擎支持Spark、Flink和Hive等。本文第一部分将用Spark进行数据操作，后续再补充Flink操作部分。功能特性支持Schema变更：字段的增删改对数据表没有影响Hidden P
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2023-11-10 11:37:21
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Hive支持使用HDFS之外的存储系统作为底层存储系统，其中官方明确支持HBase，Kudu，Druid和JDBC(MySQL等)。Hive提供了相应的接口 StorageHandlers，用以实现和其他存储系统的整合。Phoenix实现了相应的接口，可以使用Phoenix作为Hive的底层存储系统，在Hive中操作Phoenix表，并和Hive本地表进行互操作。Phoenix官网该特性的详细描述
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2023-11-08 21:24:23
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1. 查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。2. 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。3. 数据格式。
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2024-06-20 22:42:36
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