1.Hive  能做什么,与 MapReduce 相比优势在哪里 关于hive这个工具,hive学习成本低,入手快,对于熟悉sql语法的人来说,操作简单,熟悉. 2.为什么说 Hive 是 Hadoop  数据仓库,从[数据存储和分析]方 面理解 对于有固定格式的文件,使用HIVE把他存储到HDFS上,然后使用hive操作这些数据,这就是hive的由来. 所以说,Hive是建立在hadoop之上的. 下面具体说明一下: 1.hive构建在Hadoop之上,所有的数据存储在hadoop中hdfs上…

0.发展 在hive公布源代码之后 公司又公布了presto,这个比较快,是基于内存的. impala:3s处理1PB数据. 1.Hive  能做什么,与 MapReduce 相比优势在哪里 关于hive这个工具,hive学习成本低,入手快,对于熟悉sql语法的人来说,操作简单,熟悉. 其实,还有一个,就是统一的数据管理,可与impala/spark等共享元数据. 2.为什么说 Hive 是 Hadoop  数据仓库,从[数据存储和分析]方 面理解 对于有固定格式的文件,使用HIVE把他存储到H…

本文上接SQL SERVER 2005/2008 中关于架构的理解(一)      架构的作用与示例 用户与架构(schema)分开,让数据库内各对象不再绑在某个用户账号上,可以解决SQL SERVER 2000及以前版本中“用户离开公司＂问题,也就是在拥有该对象的用户离开公司,或离开该职务时,不必要大费周章地更改该用户所有的对象属于新的用户所有.另外,也可让 DBA 在安装某个套装软件时,设置该套装软件所用的数据库对象都属于某个特定的架构,容易区别.也就是说,在单一数据库内,不同部门或目的的对…

SQL SERVER 2005/2008 中关于架构的理解(一) 在一次的实际工作中碰到以下情况,在 SQL SERVER 2008中,新建了一个新用户去访问几张由其他用户创建的表,但是无法进行查询,提示“对象名'CustomEntry' 无效.”.当带上了架构名称之后(如“cus.CustomEntry”),却又能查询到表中的数据了,但是查询语句是已经写死在了应用程序中的,如果要进行更改,就有很大的工作量, 这是一件很郁闷的事情.于是想从数据库层面上解决此问题,在查询了大量的资料之后,对于SQ…

最近想学习ASP.NET建网站,关于ASP.NET或VS2005 搭建三层架构的理解,网上摘录了一些资料,对于第(2)点的讲解让我理解印象深刻,如下: (1)为何使用N层架构? 因为每一层都可以在仅仅更改很少量的代码后,就能放到物理上不同的服务器上使用,因此结构灵活而且性能更佳.此外,每层做些什么其它层是完全看不到的,因此更改.更新某层,都不再需要重新编译或者更改全部的层了.这是个很强大的功能.例如,如果把数据访问代码与业务逻辑层分离,当数据库服务器更改后,你只需要更改数据访问的代码,因为业务逻…

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Hive架构图 主要分为以下几个部分: 用户接口,包括 命令行CLI,Client,Web界面WUI,JDBC/ODBC接口等 中间件:包括thrift接口和JDBC/ODBC的服务端,用于整合Hive和其他程序. 元数据metadata存储,通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中的系统参数 底层驱动:包括HiveQL解释器.编译器.优化器.执行器(引擎). Hadoop:用 HDFS 进行存储,利用 MapReduce 进行计算. 用户接口主要有三个:CLI,Client 和…

在一次的实际工作中碰到以下情况,在 SQL SERVER 2008中,新建了一个新用户去访问几张由其他用户创建的表,但是无法进行查询,提示“对象名'CustomEntry' 无效.”.当带上了架构名称之后(如“cus.CustomEntry”),却又能查询到表中的数据了,但是查询语句是已经写死在了应用程序中的,如果要进行更改,就有很大的工作量, 这是一件很郁闷的事情.于是想从数据库层面上解决此问题,在查询了大量的资料之后,对于SQL SERVER中的架构有所了解,并解决以上问题. 下面来说说,自…

Hive组织数据包含四种层次:DataBase --> Table --> Partition --> Bucket,对应在HDFS上都是文件夹形式. 数据库和数据仓库的区别: 1). 数据库内数据是动态变化的,而数据仓库内数据是静态的,是用来存储数据的(一次写入多次读取) 2). 数据库中的数据结构比较复杂,而数据仓库中数据结构简单 3). 数据库在操作数据时要求响应速度快,即实时的进行增删改查:而数据仓库响应时间比较长 Hive架构 1) 元数据:Metastore 包括:数据库.表…

1.hive简介 logo 是一个身体像蜜蜂,头是大象的家伙,相当可爱. Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框…