ylbtech-杂项:hive(数据仓库工具) 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,并提供简单的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.

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么         Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询.         Hive提供标准的SQ

用到的 jar 包 jar包地址: mysql-connector-java-5.1.47.jar junit-4.13.jar Maven: <!-- mysql驱动 --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.47</version> </dep

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 前言 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,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的Bucket中,每个Bucket是一个文

Hive: 基于 Hadoop 的数据仓库工具 前言 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,将类 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行. 数据组织格式 下面是直接存储在HDFS上的数据组织方式 Table:每个表存储在HDFS上的一个目录下 Partition(可选):每个Partition存储再Table的子目录下 Bucket(可选):某个Partition根据某个列的hash值散列到不同的B

摘要: Hive灵活易用且易于维护,十分适合数据仓库的统计分析,什么样的结构让它具备这些特性?我们如何才能灵活操作hive呢? 博主福利 给大家推荐一套hadoop视频课程 [百度hadoop核心架构师,首次内部分享的企业级项目视频,价值3980元] 免费赠送100份,先到先得.联系老师微信ganshiyu1026,备注OSchina. 部分视频截图展示 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,Hive 定义了

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

一.Hive介绍 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,并提供简单SQL查询功能,SQL语句转换为MapReduce任务进行运行. 优点是可以通过类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.缺点是Hive不适合在大规模数据集上实现低延迟快速的查询. 二.安装Hive 环境:Docker(17.04.0-ce).镜像Ubuntu(16.04.3).JDK(1.8.0_144).

Hive是一个基于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,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.在本质上,Hive与Pig一样,都是将相应的查询语句转换为MapReduce程序,简化数据处理过程.不过相比Pig来说,Hive使用的HiveQL语言很接近SQL语言,因此对于开发人员来说更容易上手,使用频率也更高. 一.Hive基础知识 1.基本概念  Hive是一个建立在Hadoop

@ 目录 概述 定义 本质 特点 Hive与Hadoop关系 Hive与关系型数据库区别 优缺点 其他说明 架构 组成部分 数据模型(Hive数据组织形式) Metastore(元数据) Compiler(编译器) Optimizer(优化器) 安装 内嵌模式 本地 MetaStore 远程 MetaStore hiveserver2 metastore 概述 定义 Hive 官网 https://hive.apache.org/ Hive 官网Wiki文档 https://cwiki.apac

什么是Hive? 我来一个短而精悍的总结(面试常问) 1:hive是基于hadoop的数据仓库建模工具之一(后面还有TEZ,Spark). 2:hive可以使用类sql方言,对存储在hdfs上的数据进行分析和管理. 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

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理.特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行. 一.概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).相对稳定的(Non-Volatile).反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/zwto1/article/details/46430823: 本文出自:[明月的博客] 为什么要选择Hive 基于Hadoop的大数据的计算/扩展能力 支持SQL like查询语言 统一的元数据管理 简单编程 Hive: Hive 能够对数据进行管理和查询. 在hadoop生态圈中属于数据仓库的角色.他能够管理hadoop中的数据,同一时候能够查询hadoop中的数据. 本质上讲,hive是一个SQL解析引擎.Hive能够把SQL查询

转自http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=286174 随着互联网的快速发展,涌现出了一大批以Facebook,Twitter,人人,微博等为代表的新型社交网站.这些网站用户数量的迅速增长使得海量的用户数据不断被产生出来,而如何有效地对这些海量的用户数据进行社交网络分析(Social Network Analysis)正成为一个越来越热门的问题.本文向大家介绍由IBM中国研究院和北京邮电大学合作开发的X-RIME开源库(http:

Hadoop: Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.用来开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.   Hadoop框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算. Hadoop体系结构: hive: 一.什么是hive Hive是部署在hadoop集群上的数据

一.什么是 Apache Hive? Apache Hive 是一个基于 Hadoop Haused 构建的开源数据仓库系统,我们使用它来查询和分析存储在 Hadoop 文件中的大型数据集.此外,通过使用 Hive,我们可以在 Hadoop 中处理结构化和半结构化数据. 换句话说,Hive 是一个数据仓库基础设施,便于查询和管理驻留在分布式存储系统中的大型数据集.它提供了一种类 SQL 的查询语言 HiveQL(Hive Query Language)查询数据的方法. 此外,编译器在内部将 Hi

Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中,包含HDFS.MapReduce和其他项目公共内容,从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目,其余内容为Hadoop Common HDFS: Hadoop分布式文件系统(Distributed File System) - HDFS (Hadoop Distributed File System) MapReduce:并行计算框架,0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口,0.20版本

本教程采用了两种方案 一种是hive-1.21版本,hadoop版本为hadoop2.6.5 还有一种是主要讲基于hadoop3.x hive的搭建 先来第一种 一.本地方式(内嵌derby) 步骤 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 解压 修改安装包内conf文件夹下的hive-default.xml.template,并重命名为hite-site.xml <configuration> <property> <name>javax.jdo.

    Hadoop Hive Hbase 对应版本 Hive官网下载 我们以Hadoop版本作为参考适配Hive Hbase即可, Hadoop版本是2.6.1 所以可以选择Hive1.2.1以上版本,HBase-1.2.x 至 HBase-2.0.x即可.   配置SQL 下载sql   mutex@mutex-dl:~$ sudo apt-get install mysql-server mysql-client 启动sql   mutex@mutex-dl:~$ sudo /etc/in