Vertica 有两个数据分布的概念, segmentation 和 partition, 至少有下面几个区别: 1.目的方面:segmentation 解决各节点数据倾斜问题, 适用于木桶原理, 数据量大的那个节点将会拖慢整个查询. partition 主要解决的是数据删除和空间回收问题. 列式数据库删除数据的代价较大. 相比一条一条记录的删除动作, 删除整一个partition 的代价要小得多(其实一个partition就是一个文件). 当然一般情况下,分区也会在一定程度上改善查询效率. 2

 说在前面的话 以下三种情况,最好是在3台集群里做,比如,master.slave1.slave2的master和slave1都安装了hive,将master作为服务端,将slave1作为服务端. 以下,是针对CentOS版本的,若是Ubuntu版本,见我的博客 Ubuntu系统下安装并配置hive-2.1.0 hive三种方式区别和搭建 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: a)  内嵌Derby方式 b)  Local方式 c)  Remote方式 1.本地derby 这种

1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

共同点:1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储 区别:2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 .3.想象你在操作RMDB数据库,如果是全表扫描,就用Hive+Hadoop,如果是索引访问,就用HBase+Hadoop .4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止,HBase是非常高效的,肯定比Hive

对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用.  Hive是什么? Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库.Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据:它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简:用于大数据并行运算).其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提

一.两者分别是什么:     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Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运

concat_ws() 在hive中,被连接对象必须为string或者array<string>,否则报错如下: hive> select concat_ws(',',unix_timestamp('2012-12-07 13:01:03'),unix_timestamp('2012-12-07 15:01:03')); FAILED: SemanticException [Error 10016]: Line 1:21 Argument type mismatch ''2012-12-

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Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

原博文出自于:http://blog.csdn.net/longzilong216/article/details/23921235(暂时) 感谢! 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; imp

Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下.先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子: 实际论证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.87

Hive 中 metastore(元数据存储)的三种方式:         a)内嵌 Derby 方式         b)Local 方式          c)Remote 方式    第一种方式:本地 mysql 注: 这种存储方式需要在本地运行一个 mysql 服务器,并作如下配置,使用 mysql 的方 式,需要将 mysql 的 jar 包拷贝到$HIVE_HOME/lib 目录下   1.  安装mysql, 修改权限 yum  install  mysqld-server chk

1.hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2.hive是面向行存储的数据库. 3.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4.HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 5.hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6.hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存has

hive与hbase的联系与区别: 共同点: 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的.都是用hadoop作为底层存储. 他们的底层是要通过mapreduce分布式计算的,hbase.hive.pig底层都是这样的.但整体来说hadoop还是比较快的,因为它是进行海量数据存储和分布式计算,这个速度已经很不错了. 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 . 3.想象

浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里 导读:Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL,泛指非关系型的数据库)数据库系统.区别于Hive,HBase具备随即读写功能,是一种面向列的数据库. 对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用. Hive是什么?(h

https://www.cnblogs.com/xubiao/p/5571176.html 原作者写的很好.. 这里面简单学习总结一下.. 都是bigdata的工具, 都是基于google的bigtable 的二次研发.基于hadoop作为底层存储. 区别在于 hive 是虚拟表 目的是将HSQL 解析成为 mapreduce 的jobs 进行 大数据的查询处理.因为是mapreduce的可能耗时比较久一些. 而hbase 是实际影响hadoop的物理文件的存储的, 类比key value 数据

1.Hive和HBase的区别 1)hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce. 2)hive是面向行存储的数据库. 3)Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑. 4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 . 5)hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql. 6)hbase是物理表,

由facebook 开源用以帮用户解决海量数据etl,构建于hadoop的 数据仓库. 使用hql作为查询接口 使用hdfs作为底层存储 使用mr作为执行层   1.为什么使用hive?      1)在大数据的挑战下,传统的数据库不堪负重      2)使用mr编程繁琐      3)人员成本考虑   2.hive和hbase的区别    hive是基于hadoop的数据仓库工具,是为简化mr编程而生的  hive非常适合数据仓库的统计分析  HBASE 是一个分布式的开源的数据库,为查询而生

hive的数据查询一般会扫描整个表,当表数据太大时,就会消耗些时间,有时候我们只需要对部分数据感兴趣,所以hive引入了分区的概念    hive的表分区区别于一般的分布式分区(hash分区,范围分区,一致性分区),hive的分区是比较简单的.他是根据hive的表结构,分区的字段设置将数据按目录存放起来,相当于简单的索引    hive表分区需要在表模式创建的时候指定模式才能使用,他的字段是虚拟的列,不存在表数据中.表分区在表模式创建之后使用之前使用alert table 来添加具体的分区,才能

[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

1.Hive介绍 1.1 Hive介绍 Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.它是Facebook 2008年8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