Hive初步认识,理解Hive(一) 用了有一段时间的Hive了,之前一直以为hive是个数据库,类似Mysql.Oracle等数据库一样,其实不然. Hive是实现Hadoop 的MapReduce的一种方式(Hive是一种MapReduce,优化的时候不能以sql的方式进行优化) Hive表分类:内部表 外部表 分区表 分桶表 (创建表的时候需要指定行数据的分隔符 以及字段的分隔符) 内部表与外部表 删除表时内部表表数据表结构都删除 删除表时外部表只删除表结构 内部表与外部表的使用规则: 当…

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…

Hive的理解 数据仓库的工具  Hive仅仅是在hadoop上面包装了SQL: Hive的数据存储在hadoop上 Hive的计算由MR进行 Hive批量处理数据  Hive的特点 1 可扩展性(hadoop) 2 延展性 3 容错性(MR)…

1. 什么是hive  •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. •本质是将HQL转换为MapReduce程序  2. 为什么使用hive    •操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力 •避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本 •扩展功能很方便   3. hive 特点   •可扩展 Hive可以自由的扩展集群的规模,一般情况下不需要重启服务 •延展性 Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需…

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…

Hive是什么?就从这儿开始学习.... Hive是建立在Hadoop hdfs上的数据仓库基础架构. Hive可以用来数据抽取转换加载(ETL). Hive定义了简单的类SQL查询语句,称为HQL. Hive是SQL解析引擎,它将SQL语句转移成M/R Job,然后在Hadoop上执行. Hive的表其实就是HDFS的目录,Hive的数据对应相应目录下的文件.  Hive使用场景:非实时的海量数据分析/挖掘/建模 Hive本质是将SQL转换为MapReduce程序 那我就说哈本质过程,掌握本质…

一.Hive的简单使用 基本的命令和MySQL的命令差不多 首先在 /opt/datas 下创建数据  students.txt 1001 zhangsan 1002 lisi 1003 wangwu 显示有多少数据库: show databases; 使用某个数据库: use 数据库名称; 显示当前数据库下的表: show tables; 创建数据表 : create table student (id int,name string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS…

Hive 是什么?  1.Hive 是基于 Hadoop处理结构化数据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. 2.Hive 利用 HDFS 存储数据,利用MapReduce 查询分析数据.本质是将 SQL 转换为 MapReduce 程序,比直接用 MapReduce 开发效率更高. Hive通常是存储在关系数据库如 mysql/derby 中. Hive 将元数据存储在数据库中.Hive 中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Hive介绍 1.1 Hive介绍 月开源的一个数据仓库框架,提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口,Hive有如下优缺点: l  优点: 1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容,大大降低了传统数据分析人员学习的曲线: 2.使用JDBC 接口/ODBC接口,开发人员更易开发应用: 3.以MR 作为计算引擎.HDFS 作为存储系统,为超大数据集设计的计…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive运行方式1.命令行方式cli:控制台模式 --与hdfs交互 hive> dfs -ls /; Found items drwxr-xr-x - root supergroup -- : /root drwxrwx--- - root supergroup -- : /tmp drwx…