hive是什么（leashive是什么）

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本文目录一览：

• 1、Hive基础之Hive是什么以及Hive使用场景
• 2、hadoop和hive之间有什么关系?
• 3、hive提供的是什么服务

Hive基础之Hive是什么以及Hive使用场景

Hive 的应用场景涵盖了多个领域，包括但不限于：数据仓库：Hive 可用于构建和维护数据仓库，将各种结构化和半结构化数据集成到一个中心化存储中。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。概述 Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。

hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。

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。

集群上，Hadoop 监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive 并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。

幸运的是，在Hive中是可以重复使用USE…命令的，这是因为在Hive中并没有嵌套数据库的概念。

hadoop和hive之间有什么关系?

hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。

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。

Hadoop分为两大部分：HDFS、Mapreduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。由于编写MapReduce程序繁琐复杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

hadoop包含以下组件：hdfs，mapreduce，yarn。hive是数据仓库：用于管理结构化数据，数据存于hdfs上。spark是一个分布式计算框架：区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。

hive提供的是什么服务

Photobucket公司使用Hive的主要目标是为业务功能、系统性能和用户行为提供答案。为了满足这些需求，我们每晚都要通过Flume从数百台服务器上的MySQL数据库中转储来自Web服务器和自定义格式日志TB级别的数据。

它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，用于执行数据查询和分析任务。Hive 被广泛用于数据仓库、ETL（Extract， Transform， Load）和数据分析等场景。

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。

hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。

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