简介 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 SQL 转换为 MapReduce 程序. Hive组件 用户接口:包括 CLI.JDBC/ODBC.WebGUI.其中,CLI(command lineinterface)为 shell 命令行:JDBC/ODBC 是 Hive 的 JAVA 实现,与传统数据库JDBC 类似:WebGUI 是通过浏览器访问 Hive. 元数据存储:通常是存储在关系数据库

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一.Hive:一个牛逼的数据仓库 1.1 神马是Hive? Hive 是建立在 Hadoop 基础上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL  查询语言,称为 QL ,它允许熟悉 SQL  的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper  和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reduce

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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机

前言 hive是构建在Hadoop上的数据仓库平台,其设计目标是:使Hadoop上的数据操作与传统的SQL结合,让熟悉sql的开发人员能够轻松的像Hadoop平台迁移. Hive是Facebook的信息平台的重要组成部分,Facebook在2008年将其共献给Apache,现在Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品. Hive最大的特点是:提供了类SQL的语法,封装了底层的MapReduce过程,让有SQL基础的业务人员,也可以也利用Hadoop进行大数据的操作.就是这一个点,解 决了原数

想了解Hadoop整体结构及各框架角色建议飞入这篇文章,写的很好:http://www.open-open.com/lib/view/open1385685943484.html .以下文章是本人参考各牛人文章总结出,主要是Hive的使用.参考自:http://www.blogjava.net/hengheng123456789/archive/2011/01/05/342354.html 1. Hive是什么 Hive是一个基于hadoop的数据仓库.Hive 是建立在 Hadoop 上的数据

前言 公司目前制作一个H5活动,特别是有一定统一结构的活动,都要码一个重复的轮子.后来接到一个基于模板的活动设计系统的需求,便有了下面的内容.借油开车. 组件化 需求一到,接就是怎么实现,技术选型自然成为了第一个问题.鉴于目前web前端mvvm框架以及组件化开发方式的流行,决定技术栈采用:vue + es6 + 组件化. 这里首先简单说下web前端组件化开发方式的历程: 最早的组件化结构,代码结构可能如下: - lib/components/calendar |- calendar.css |-

1.概述 这个标题也是用血的教训换来的,希望对刚进入hive圈的童鞋和正在hive圈爬坑的童鞋有所帮助.打算分以下几个部分去描述: Hive的结构 Hive的基本操作 Hive Select Hive Join Hive UDF Hive的M/R 使用Hive注意点 优化及优化详情 优化总结 调优的经常手段 解决Hive问题的途径 这篇文章只是起个头,为描述其他部分做下准备.下面我赘述下Hive的结构和一些基本的操作. 2.介绍 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一

[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

2.3 Hive 内部介绍: P44 $HIVE_HOME/lib 下的 jar 文件是具体的功能部分:(CLI模块) 其它组件,Thrift 服务,可以远程访问其他进程功能:也有使用 JDBC 和 ODBC 访问 Hive 的功能: 所有Hive 客户端都需要一个 metastoreservice(元数据服务),Hive 用这个服务来存储表模式信息和其他元数据信息:默认会使用内置的 Derby SQL服务器提供有限的单进程的存储服务: HWI Hive 网页界面,提供了远程访问Hive 的服务

1.  Hive是什么 1) Hive是什么? 这里引用 Hive wiki 上的介绍: Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large da

我最近研究了hive的相关技术,有点心得,这里和大家分享下. 首先我们要知道hive到底是做什么的.下面这几段文字很好的描述了hive的特性: 1.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,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. 2.Hive是建立在 Hadoop

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

一.什么是Hive Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作. Hive 没有专门的

1.   Hive基本概念 1.1  Hive简介 1.1.1 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. 1.1.2 为什么使用Hive 直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用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. 1.1.3

认识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,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行  Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapRe

一.Hadoop理论 Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式. Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理) Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元. 用函数式变成Mapreduce代替SQL,SQL是查询语句,而Mapreduce

https://blog.csdn.net/wiborgite/article/details/78813342 背景说明: 基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS.YARN.HBase.Hive.Impala等组件. 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作. ----------------------------------------------------------------------------------