Hive的详细解析是怎样的?
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本文共计2308个文字,预计阅读时间需要10分钟。
Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库框架。最初由Facebook开发,后移交Apache软件基金会进行开源发展。Hive利用Hadoop处理大规模数据集,便于数据分析和查询。
1Hive基本概念Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初,Hive是由Facebook开发,后来移交由Apache软件基金会开发,并作为一个Apache开源项目。
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,并提供类SQL查询功能。
其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具,甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。
2 Hive的特点与架构图- Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据,而避免了写MapReduce程序来分析数据,这样使得分析数据更容易。
- 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能,它可以使已经存储的数据结构化。
- Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL)。
- 数据存储方面:它能够存储很大的数据集,可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中的文件。
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Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库框架。最初由Facebook开发,后移交Apache软件基金会进行开源发展。Hive利用Hadoop处理大规模数据集,便于数据分析和查询。
1Hive基本概念Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初,Hive是由Facebook开发,后来移交由Apache软件基金会开发,并作为一个Apache开源项目。
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,并提供类SQL查询功能。
其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算,底层由HDFS来提供数据的存储,说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具,甚至更进一步可以说hive就是一个MapReduce的客户端。
2 Hive的特点与架构图- Hive最大的特点是通过类SQL来分析大数据,而避免了写MapReduce程序来分析数据,这样使得分析数据更容易。
- 数据是存储在HDFS上的,Hive本身并不提供数据的存储功能,它可以使已经存储的数据结构化。
- Hive是将数据映射成数据库和一张张的表,库和表的元数据信息一般存在关系型数据库上(比如MySQL)。
- 数据存储方面:它能够存储很大的数据集,可以直接访问存储在Apache HDFS或其他数据存储系统(如Apache HBase)中的文件。

