Hive概览

末蓝、 2023-07-13 10:56 78阅读 0赞

**一，Hadoop**  
开源的分布式计算平台，核心是分布式文件系统”HDFS(Hodoop Distributed Filesystem )“和分布式计算模型：MapReduce。  
**HDFS:**  
进行大数据存储，分布式文件系统，具有高容错性特点，因此可以设计部署再低廉的硬件设施上面，通过提高吞吐率来访问数据，适合拥有超大数据集的应用  
**MapReduce：**  
进行大数据运算，在存储了大量数据的基础上，如何将这些数据利用起来。MapReduce就是解决如何从海量数据中获取想要信息的，用于大规模数据集的并行运算。基本原理是：map和reduce操作，先指定一个map函数，把输入映射成一组新的键值对，交给reduce，reduce对相同key下的所有value进行处理以后再将结果合并得出最终的结果。

\*\*二 Hive \*\*  
**数据仓库：**  
数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史数据变化的大量数据集合。它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，数据量极大。  
Hive就是一种基于Hodoop的数据仓库工具，满足海量数据的存储需求，提供满足要求的数据处理和计算能力。  
Hive与Hadoop的关系：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpdXRhaXlpOA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
1 Hive的底层存储依赖于HDFS来进行数据存储  
2 MapReduce是专门对于HDFS存储数据进行处理，而Hive提供了Hive SQL对数据进行操作，其本质其实就是将sql转换为MapReduce任务操作来进行数据操作。

**三 Hive的优缺点**  
优点：  
1.使用Hive SQL，让用户操作变得很简单，切内置大量函数，便于对于数据仓库进行数据计算与处理。  
2.可扩展，可以自定义存储格式，自定义函数  
3.支持多借口访问

缺点：  
不适用联机事务处理（OLTP），不支持列级别的数据添加，修改，删除操作 。延迟较高

**四 使用场景**  
1.离线数据分析与处理，离线数据统计  
2.数据挖掘，分析用户行为信息，做用户人群画像  
3.数据统计

Hive只是大数据处理当中的一个部分，相对成熟，具有其相应的使用场景

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