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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…
HIVE是什么    开发调试麻烦    只能用java开发     需要对hadoop的底层及api比较了解才能开发复杂代码 HQL 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…
一.Hive概述 1.Hive简介 Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取.编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. Hive可以将SQL语句自动转化为Mapreduce程序,节省了手写框架的困难. 2.Hive优缺点 优点:1)操作接口采用了SQL,避免了首先MR程序,简化开发,降低学习成本: 2)Hive依赖于HDFS做存储,是HDFS上的工具: 3)Hive虽然使用SQL,但是他能处理大规模的数据: 4)Hive支持自定义函数.…
原文来自:  http://blog.csdn.net/zhumin726/article/details/8027802 1 HIVE概述 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,HIVE的设计,可以轻松实现数据汇总,ad-hoc查询和分析大量的数据.它提供了一种称为HIVE QL的查询语言,基于sql的语法,使用户熟悉HIVE QL的语法容易做ad-hoc查询,汇总和数据分析,同时,HIVE QL也使传统的map / reduce的程序员能够插…
原文来自:  http://blog.csdn.net/zhumin726/article/details/8027802 1 HIVE概述 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,HIVE的设计,可以轻松实现数据汇总,ad-hoc查询和分析大量的数据.它提供了一种称为HIVE QL的查询语言,基于sql的语法,使用户熟悉HIVE QL的语法容易做ad-hoc查询,汇总和数据分析,同时,HIVE QL也使传统的map / reduce的程序员能够插…
1. Hive是什么 Hive是基于Hadoop的数据仓库解决方案.由于Hadoop本身在数据存储和计算方面有很好的可扩展性和高容错性,因此使用Hive构建的数据仓库也秉承了这些特性. 这是来自官方的解释. 简单来说,Hive就是在Hadoop上架了一层SQL接口,可以将SQL翻译成MapReduce去Hadoop上执行,这样就使得数据开发和分析人员很方便的使用SQL来完成海量数据的统计和分析,而不必使用编程语言开发MapReduce那么麻烦. 先上一张经典的Hive架构图: Hive架构图 如…
一.ETL介绍: 数据抽取:把不同的数据源数据抓取过来,存到某个地方 数据清洗:过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再进行抽取 不完整的数据:比如数据里一些应该有的信息缺失,需要补全后再写入数据仓库 错误的数据:比如字符串数据后面有一个回车操作.日期格式不正确.日期越界等,需要修正之后再抽取 重复的数据:重复数据记录的所有字段,需要去重 数据转换:不一致的数据转换,比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001,统一编码 实现有多种方法: 1.借助ETL工具(…
Hadoop开发存在的问题 只能用java语言开发,如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop,存在语言门槛. 需要对Hadoop底层原理,api比较了解才能做开发. Hive概述 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…
1.hive概述 Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集.可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动以将用户连接到Hive. 2.hive优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本. (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,使用场景大多用在实时性要求不强的情景 (4)优点在于处理大数据 (5)支持自定义函数 缺点: (1)hive的sql表达能力有限(HSQL) (2)…
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