hive的实现机制

hive利用hdfs存储数据文件，利用MapReduce查询数据。

数据库：支持在线联机业务（实时、事务控制）

数据仓库：存储历史数据，面向主题的。主要用于离线数据分析的。

时间： 2024-10-10 05:27:19

hive的实现机制的相关文章

hive的MapJoin机制

什么是MapJoin? MapJoin顾名思义,就是在Map阶段进行表之间的连接.而不需要进入到Reduce阶段才进行连接.这样就节省了在Shuffle阶段时要进行的大量数据传输.从而起到了优化作业的作用. MapJoin的原理: 即在map 端进行join,其原理是broadcast join,即把小表作为一个完整的驱动表来进行join操作.通常情况下,要连接的各个表里面的数据会分布在不同的Map中进行处理.即同一个Key对应的Value可能存在不同的Map中.这样就必须等到 Reduce中去

Hive基本语法操练

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

HIVE和HBASE区别

1. 两者分别是什么? Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库.通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据.HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop. Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上.和Hive不一样,Hbase的能够在它的数据库上实时运行,而不是运行MapRedu

Hive入门笔记-----架构以及应用介绍

Hive这个框架在Hadoop的生态体系结构中占有及其重要的地位,在实际的业务当中用的也非常多,可以说Hadoop之所以这么流行在很大程度上是因为Hive的存在.那么Hive究竟是什么,为什么在Hadoop家族中占有这么重要的地位,本篇文章将围绕Hive的体系结构(架构).Hive的操作.Hive与Hbase的区别等对Hive进行全方面的阐述. 在此之前,先给大家介绍一个业务场景,让大家感受一下为什么Hive如此的受欢迎: 业务描述:统计业务表consumer.txt中北京的客户有多少位?下面是

Hive和Hbase的区别

Hive&Hbase

hive笔记（自学整理的）

第一部分:用户管理创建用户:CREATE DATABASE XXX 查看用户:SHOW DATABASES; 关键查看用户:show databases like 'de.*' 讲解:创建一个用户就等于在物理目录下创建了一个文件,该文件是以.db结尾的, 默认的路径是:/user/hive/warehouse/zqx.db 创建用户时可以指定路径: create database XXX location '/my/preferred/directory' 讲解:为后期维护方便,可以创建用户时

Hive与Hbase的区别

Hive学习笔记：基础语法

Hive基础语法 1.创建表 – 用户表 CREATE [EXTERNAL外部表] TABLE [IF NOT EXISTS 是否存在] HUserInfo ( userid int comment ‘用户Id’, username string comment ‘用户名称’, userpwd string comment ‘用户密码’, createtime string comment ‘创建时间’ ) comment ‘用户信息表’ row format delimited fileds