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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce、Tez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将元数据存储在数据库（RDBMS）中，比如MySQL、Derby中。Hive有三种模式连接到数据，其方式是：单用户模式，多用户模式和远程服务模式。（也就是内嵌模式、本地模式、远程模式）

  Hive是什么

    1、它是由FaceBook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题，它可以作为ETL工具。

    2、它是构建在Hadoop之上的数据仓库。

    3、数据计算是MapReduce、Tez

    4、数据存储时HDFS

    5、它定义了一种类SQL的查询语言——HQL

    6、它适合离线数据处理

    7、它是将HQL转换为MR、Tez的语言翻译器。

    8、HQL语言：简单易用的类SQL查询语言；编程模型：允许开发者自定义UDF、Trasform、Mapper、Reducer，来更简单地完成复杂MapReduce无法完成的工作

    9、数据格式：处理Hadoop上任意数据格式的数据，或则使用优化的格式存储Hadoop上的数据，RCFile、ORCFile、Parquest

    10、数据服务：HiveServer2，多种API访问Hadoop上的数据，JDBC、ODBC

    11、元数据服务：数据什么样，数据在哪里，Hadoop上的唯一标准

  Hive的常见应用场景

    1、日志分析

    2、统计网站一个时间段内的pv、uv

    3、从不同维度进行数据分析

    4、海量结构化数据离线分析

  Hive的优点/缺点

    1、优点

      1、简单容易上手

      2、它是为超大数据集而设计的计算和扩展能力

      3、提供统一的元数据管理

    2、缺点

      Hive的HQL的表达能力有限

        迭代式算法无法表达，比如PageRank；数据挖掘方面，比如K-means

 

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