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…

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…

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…

Hive架构 如图中所示,Hive通过给用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore),将这些指令翻译成MapReduce,提交到Hadoop中执行,最后,将执行返回的结果输出到用户交互接口. 1)用户接口:Client CLI(hive shell).JDBC/ODBC(java访问hive).WEBUI(浏览器访问hive) 2)元数据:Metastore 元数据包括:表名.表所属的数据库(默认是default).表的拥有者.列…

什么是Hive Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计: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 成一张表,并提供类SQL查询功能,底层计算引擎默认为Hadoop的MapReduce(本质是将sql转化成mapreduce程序),可以将引擎更换为Spark/Tez: Hive架构   Hive架构.PNG 如图中所示,Hive通过给用户提供的一系列交互接口,接收到用户的指令(SQL),使用自己的Driver,结合元数据(MetaStore…

目录 前言 hive的基础知识 基本架构 metastore 内嵌服务和数据库 内嵌服务 服务和数据库单独部署 hcatalog 客户端 客户端的本地模式 beeline beeline的自动模式 jdbc 部署 部署hiveserver2 在hdfs中创建hive数据存放路径 配置hive的环境变量 配置日志输出路径 hive的临时文件配置 配置metastore 的DB信息并初始化 启动hiveserver2 基本客户端部署 软件包分发 环境变量配置 日志路径配置 启动 hiveserver…

Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下,数据是经过序列化后存储在该目录中.同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中,如NFS或本地文件系统. (2)Partition(分区):Hive中的分区类似于RDBMS中的索引,每个Partition都有一个对应的目录,查询的时候可以减少数据的规模. (3)Bucket(桶):即使将数据分区后,每个分区的规模可能依旧会很大,可以根据关键字的Hash结果将数据分成多个Bucket,每个Bucke…

组成及作用: 用户接口:ClientCLI(hive shell).JDBC/ODBC(java访问hive).WEBUI(浏览器访问hive) 元数据:Metastore 元数据包括:表名.表所属的数据库(默认是default).表的拥有者.列/分区字段.表的类型(是否是外部表).表的数据所在目录等: 默认存储在自带的derby数据库中,推荐使用MySQL存储Metastore Hadoop 使用HDFS进行存储,使用MapReduce进行计算 驱动器:Driver (1)解析器(SQL Pa…