Hive与关系型数据库的比较     使用Hive的CTL(命令行接口)时,你会感觉它很像是在操作关系型数据库,但是实际上,Hive和关系型数据库有很大的不同.       1)Hive和关系型数据库存储文件的系统不同.          Hive使用HDFS(hadoop的分布式文件系统),关系型数据库则是服务器本地的文件系统: 2)Hive使用的计算模型是MapReduce,而关系型数据库则是自己设计的计算模型. 3)Hive是为海量数据做数据挖掘设计的,实时性差:而关系型数据库是为实时查询

1)hive和关系型数据库存储文件的系统不同.  hive使用hdfs(hadoop的分布式文件系统),关系型数据库则是服务器本地的文件系统: 2)hive使用的计算模型是mapreduce,而关系型数据库则是自己设计的计算模型. 3)hive是为海量数据做数据挖掘设计的,实时性差:而关系型数据库是为实时查询的业务进行设计的. 4)hive很容易扩展自己的存储能力和计算能力,这个是继承hadoop的,而关系型数据库在这方面相对较差.而数据库由于 acid 语义的严格限制,扩展行非常有限. 5)h

Daject简介 Daject是用php写的一个关系型数据库抽象模型,通过该模型,可以在不写任何SQL或写很少的SQL就能执行大多数数据库查询操作.Daject具有面向对象,跨数据库的优点,通过数据库驱动的支持,代码能够非常方便的在主流的各种关系型数据库之间迁移. github地址:https://github.com/kasonyang/Daject 如何Daject 假定数据库里有一张名为user的表,字段为id,name,age,主键为id 首先,我们先将Daject引入 include

一般Hive依赖关系型数据库Mysql,故先安装Mysql $: yum install mysql-server mysql-client [yum安装] $: /etc/init.d/mysqld start [启动mysql服务] $: mysql [登录mysql客户端] mysql> create database hive; 安装配置Hive $: tar zvxf apache-hive-2.1.1-bin.tar 1. 配置环境变量 export HIVE_HOME=/usr/l

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore

一.关系型数据库(SQL): Mysql,oracle 特点:数据和数据之间,表和字段之间,表和表之间是存在关系的 例如:部门表 001部分,   员工表 001 用户表,用户名.密码 分类表 和 商品表, 一对多关系. 优点:①数据之间有关系,进行数据的增删改查时非常方便的. ②关系型数据库 有事务操作. 保证数据的完整性 缺点:1.因为数据和数据之间有关系的,关系是由底层大量算法保证 大量算法会拉低系统运行速度 大量算法会消耗系统资源 2.海量数据的增删改查时会显得无能为力. 很可能宕机 3

day37 一丶Python进阶----数据库的基础,mysql数据库语言基础(增删改查,权限设定) 什么是数据库:    简称:DataBase ---->DB    数据库即存放数据的仓库,只不过这个仓库是在计算机存储设备上,而数据是按照一定的格式存放    数据库中的数据按照一定的数据模型组织,描述和储存,具有较小的冗余度,较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享 数据库管理系统:    简称:DataBases Management System ----> DBMS    数据

Java Redis系列1 关系型数据库与非关系型数据库的优缺点及概念 在学习redis之前我们先来学习两个概念,即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库,二者的区别是什么,二者的关系又是什么? ** 关系型数据库 ** 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库.用户通过查询来检索数据库中的数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码.关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

Sqoop实现关系型数据库到hive的数据传输 sh脚本 #!/bin/sh v_columns=NOTE_ID_1,NOTE_NAME_1,NOTE_ID_2,NOTE_NAME_2,NOTE_ID_3,NOTE_NAME_3,NOTE_ID_4,NOTE_NAME_4,NOTE_ID_5,NOTE_NAME_5,NOTE_ID_6,NOTE_NAME_6, TYPE_VALUES,NOTE_NAME sqoop import --append --connect jdbc:oracle:th

------------吾亦无他,唯手熟尔,谦卑若愚,好学若饥------------- 常见的非关系型数据库: Mongo DB Redis HBase 二维表的介绍: 在关系模型中,数据结构表示为一个二维表,一个关系就是一个二维表(但不是任意一个二维表都能表示一个关系),二维表名就是关系名.表中的第一行通常称为属性名,表中的每一个元组和属性都是不可再分的,且元组的次序是无关紧要的. 常用的关系术语如下: 记录 二维表中每一行称为一个记录,或称为一个元组. 字段 二维表中每一列称为一个字段,或

在Hive中,ORDER BY语句是对查询结果集进行整体的排序,最终将会产生一个reducer进行全局的排序,达到的最终结果是和传统的关系型数据库是一样的. 在数据量非常大的时候,全局排序的单个reducer将会成为性能瓶颈,有可能由于数据量过大而跑不出来结果. Hive中可以设置hive.mapred.mode为strict严格模式,这时候,Hive要求用户必须对order by语句加上limit 条数限制,防止排序数据集过大导致性能瓶颈. 在这里我不提sort by ,distribute

一.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库.    关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出的,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型.    简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.关系模型中常用的概念:    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名    元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常

一.说明: 将关系型数据库中的数据导入到 HDFS(包括 Hive, HBase) 中,如果导入的是 Hive,那么当 Hive 中没有对应表时,则自动创建. 二.操作 1.创建一张跟mysql中的im表一样的hive表im: sqoop create-hive-table \ --connect jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang \ --username root \ --password 010209 \ --table im \ --hive-t

最近了解了一点非关系型数据库,刚刚接触,觉得这是一个很好的方向,对于大数据 方面的处理,非关系型数据库能起到至关重要的地位.这里我主要是整理了一些前辈的经验,仅供参考. 关系型数据库的特点 1.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.常见 的关系型数据库有Oracle.Mysql.sql server等等. 2. 关系型数据库瓶颈  高并发读写需求  网站的用户并

关系型数据库的优缺点 优点: 可以做事务处理,从而保证了数据的一致性: 可以进行JOIN等多表查询: 由于以SQL标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处). 缺点: 大量数据的写入处理不容易: 若表数据量太大,不容易对其进行做索引或表结构更新: 字段不固定时的应用会比较困难: 对简单查询处理不够快速: 扩展成本昂贵. NoSQL数据库的优缺点 优点: 成本:NoSQL数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便

轮子?,我很任性,我要造不一样的轮子,同时支持关系型和非关系型的框架有没有 新版数据查询作了些调整,抽象了LabmdaQueryy和DBExtend,升级到版本4,非关系数据库MongoDB被支持了! 最近又好多人发各种框架,谁的好,用谁的? 个人意见,想标准和稳定,EF,NH就行了,要个性,选一款好用的轮子吧 个人开发的框架始终是高级玩具,学习的好东西,不要较真,欢迎下载此高级玩具,猛击底部GITHUB地址 历史版本3介绍 CRL快速开发框架开源完全转到Github 当前版本结构更改如下 一句

自1970年埃德加·科德提出关系模型之后,关系型数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库种类繁多,功能强大,使用广泛.面对如此之多的关系型数据库,我们应该如何权衡找出适合自己应用场景的数据库系统呢?O.S. Tezer最近在DigitalOcean上发表了一篇博文,对比了SQLite.MySQL和PostgreSQL这三个常用的.流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),希望能对你有所帮助. O.S. Tezer分别从数据库支持的数据类型.优势.劣势.何时应该使用以及何时不应该

本文转载自: http://www.cnblogs.com/chay1227/archive/2013/03/17/2964020.html(只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来. 关系型数据库的优势: 1. 保持数据的一致性(事务处理) 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 3. 可以进行Join等复杂查询 其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势. 关系型

一.下载及安装MongoDB MongoDB下载官网链接:http://www.mongodb.org/downloads 具体安装步骤教程:http://www.shouce.ren/api/view/a/6191(PS:该链接中对MongoDB安装讲解比较详细,通俗易懂.安装教程链接是我从手册网上找到的,下面的总结知识点也是本人从中学习后归纳的一部分,有兴趣的同学不妨收藏一下~) 二.MongoDB可视化工具下载 个人比较习惯在图形化界面进行相关命令操作,所以在安装完MongoDB后,就顺便