從入門到放棄之大資料Hive
開門見山，今天說說Hive！！！
什麼是Hive
Hive：由Facebook開源用於解決海量結構化日誌的資料統計。
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張表，並提供類SQL查詢功能。
本質是：將HQL轉化成MapReduce程式
1）Hive處理的資料儲存在HDFS
2）Hive分析資料底層的實現是MapReduce
3）執行程式執行在YARN上
為什麼使用Hive
1）直接使用hadoop所面臨的問題
（1）人員學習成本太高
（2）專案週期要求太短
（3）MapReduce實現複雜查詢邏輯開發難度太大
2）Hive的好處
（1）操作介面採用類SQL語法，提供快速開發的能力。
（2）避免了去寫MapReduce，減少開發人員的學習成本。
（3）擴充套件功能很方便。
Hive架構概述
上圖中，Hive通過給使用者提供的一系列互動介面，接收到使用者的指令(SQL)，使用自己的Driver，結合元資料(MetaStore)，將這些指令翻譯成MapReduce，提交到Hadoop中執行，最後，將執行返回的結果輸出到使用者互動介面。
Hive 的特點
1）操作介面採用類SQL語法，提供快速開發的能力（簡單、容易上手）
2）避免了去寫MapReduce，減少開發人員的學習成本。
3）Hive的執行延遲比較高，因此hive常用於資料分析，對實時性要求不高的場合；
4）Hive優勢在於處理大資料，對於處理小資料沒有優勢，因為Hive的執行延遲比較高。
5）Hive支援使用者自定義函式，使用者可以根據自己的需求來實現自己的函式。
Hive和資料庫比較
由於 Hive 採用了類似SQL 的查詢語言 HQL(hive query language)，因此很容易將 Hive 理解為資料庫。其實從結構上來看，Hive 和資料庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。本文將從多個方面來闡述 Hive 和資料庫的差異。資料庫可以用在 Online 的應用中，但是Hive 是為資料倉庫而設計的，清楚這一點，有助於從應用角度理解 Hive 的特性。
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