Hive是什么?就从这儿开始学习.... Hive是建立在Hadoop hdfs上的数据仓库基础架构. Hive可以用来数据抽取转换加载(ETL). Hive定义了简单的类SQL查询语句,称为HQL. Hive是SQL解析引擎,它将SQL语句转移成M/R Job,然后在Hadoop上执行. Hive的表其实就是HDFS的目录,Hive的数据对应相应目录下的文件.  Hive使用场景:非实时的海量数据分析/挖掘/建模 Hive本质是将SQL转换为MapReduce程序 那我就说哈本质过程,掌握本质

HiveQL 是 Hive 查询语言,它不完全遵守任一种 ANSI SQL 标准的修订版,但它与 MySQL 最接近,但还有显著的差异,Hive 不支持行级插入,更新和删除的操作,也不支持事务,但 Hive 增加了在 Hadoop 背景下的可以提供更高性能的扩展,以前个性化的扩展,还有一些外部程序:   4.1 Hive 中的数据库 Hive 数据库本质上就是表的一个目录或命名空间:如果用户没有显示式的指定库那么将会使用默认的数据库 default hive> cretae database i

一.Hive的基本理论 Hive是在HDFS之上的架构,Hive中含有其自身的组件,解释器.编译器.执行器.优化器.解释器用于对脚本进行解释,编译器是对高级语言代码进行编译,执行器是对java代码的执行,优化器是在执行过程中进行优化.这里的代码就是Hadoop中的MapReduce,这里的MapReduce通过Hive往HDFS上执行.分析.查询数据. 上图展示hql的执行过程,一个hql脚本首先到hive的解释器,转化为MapReduce(当然例如“select * from table_na

Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon

Apache的顶级项目,(java) 2008年Facebook公司开源给Apache基金会 官网:http://hive.apache.org/ hive 将SQL转换成MapReduce程序,并将程序提交到YARN 集群运行,不会自动生成结果文件 直接 读取HDFS上的数据 然后处理 sql query(查询) 概念:未定 hive 是基于Hadoop的一个开源数据仓库工具 能够将结构化数据映射成为一张数据库表(二维表), 底层依赖HDFS存储数据,Hive的本质是HQL语句转化成MR程序,

Hive学习之路 (一)Hive初识 目录 Hive 简介 什么是Hive 为什么使用 Hive Hive 特点 Hive 和 RDBMS 的对比 Hive的架构 1.用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface 2.跨语言服务 : thrift server 提供了一种能力,让用户可以使用多种不同的语言来操纵hive 3.底层的Driver: 驱动器Driver,编译器Compiler,优化器Optimizer,执行器Exec

HBase与Hive的对比 25.1.Hive 25.1.1.数据仓库 Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询. 25.1.2.用于数据分析.清洗 Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高 25.1.3.基于HDFS.MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行.(不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖) 25.2.HBase 25.

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.简介 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成一张表,并提供类sql语句的查询功能:Hive使用Hql作为查询接口,使用HDFS存储,使用mapreduce计算:Hive的本质是将Hql转化为mapreduce:让非java编程者对hdfs的数据做mapred

hive是什么: hive是一个数据仓库,hive不是一个数据库,hive 不没有自己的数据,hive的数据存在hdfs 中,hive 依赖一个关系型数据库来存储 自己在 hdfs 中的数据的映射关系. hive用来干什么:用来把 sql 翻译成 mapreduce java 代码,并且提交到 hadoop 中运行的工具. hive类似  数据库的视图.hive 的本质是 为了不写  mapreduce java代码的 人提供的一种 简单的可以 操作 mapreduce 的 一种翻译工具. hi

Hive 背景 引入原因 对存在HDFS上的文件或HBase中的表进行查询时,是要手工写一推MapReduce代码 对于统计任务,只能由懂MapReduce的程序员才能搞定 耗时耗力,更多精力没有有效的释放出来 Hive基于一个统一的查询分析层,通过SQL语句的方式对HDFS上的数据进行查询.统计和分析 Hive是什么 HIve是一个SQL解析引擎,将SQL语句转译成MR Job,然后在Hadoop平台上运行,达到快速开发的目的 Hive中的表是纯逻辑表,只是表的定义等,既表的元数据,本质就是H

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之Hive环境搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.数据仓库(理论性知识大多摘自百度百科) 1>.什么是数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 2>.数据仓库的特点 第一:数

一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止 HBase 服务后,使用 distcp 命令运行 MapReduce 任务进行备份,将数据备份到另一个地方,可以是同一个集群,也可以是专用的备份集群. 即,把数据转移到当前集群的其他目录下(也可以不在同一个集群中): $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs://node21:8020/HbaseBackup/backup20180820 尖叫提示:执行该操作,一定要开启 Yarn 服务 2

一 Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inm

前言 Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构,后来Yahoo将Pig捐献给Apache的一个项目,由Apache来负责维护,Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台. Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口,这一点和FaceBook开源的Hive一样简洁,清晰,易上手! 一.Pig概述 Pig包括 两部分 1:用于描述数据流的语言,称为 Pig Latin (拉丁猪,个人翻译) 2:用于运行PigLatin程序的 执行环境 .一个是 本地 的单

转自:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html Hive 简介 什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理

2.6.与 Hive 的集成2.6.1.HBase 与 Hive 的对比1) Hive(1) 数据仓库Hive 的本质其实就相当于将 HDFS 中已经存储的文件在 Mysql 中做了一个双射关系,以方 便使用 HQL 去管理查询.(2) 用于数据分析.清洗Hive 适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高.(3) 基于 HDFS.MapReduceHive 存储的数据依旧在 DataNode 上,编写的 HQL 语句终将是转换为 MapReduce 代码执行. 2) HBase(1) 数据库是一种面

第6章 HBase API 操作6.1 环境准备6.2 HBase API6.2.1 判断表是否存在6.2.2 抽取获取 Configuration.Connection.Admin 对象的方法以及关闭资源的方法6.2.3 创建表(admin)6.2.4 删除表(admin)6.2.5 向表中插入数据(put)6.2.6 删除多行数据(delete)6.2.7 获取所有数据(scan)6.2.8 获取某一行数据(get)6.2.9 获取某一行指定“列族:列”的数据(get)6.3 MapRedu

https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8707885.html http://www.360doc.com/content/16/1006/23/15257968_596289341.shtml 1.什么是hive 基于 Hadoop 的一个数据仓库工具:hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储,hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度

一.什么是Hive 1.Hive 由 Facebook 实现并开源 2.是基于 Hadoop 的一个数据仓库 3.可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4.并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5.底层数据是存储在 HDFS 上 6.Hive的本质是将SQL语句转换为 MapReduce 任务运行 7.使不熟悉 MapReduce 的用户很方便地利用 HQL 处理和计算 HDFS 上的结构化的数据,适用于离线的批量数据计算. 二.为什么使用Hive 简化复杂的MapReduce实现过程,只

HBase与Hive的对比 1．Hive (1) 数据仓库 Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系,以方便使用HQL去管理查询. (2) 用于数据分析.清洗 Hive适用于离线的数据分析和清洗,延迟较高. (3) 基于HDFS.MapReduce Hive存储的数据依旧在DataNode上,编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行. 2．HBase (1) 数据库 是一种面向列存储的非关系型数据库. (2) 用于存储结构化和非结构化的数据