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Hive基础简介

一、为啥有Hive

MySQL：
处理不了大数据 & SQL语句简单—>

Hadoop：
HDFS【存储 & 需要Java能力和MR能力】+ MapReduce（MR）【处理数据 & 需要Java能力和MR能力】—>

HiveSQL：
分析处理大数据 & 语句简单

二、Hive基础考点概念

1、Hive是一个用于分析结构化数据和半结构化数据
的数据仓库系统。它建立在Hadoop之上。
2、它是一个类似SQL的查询工具，用于查询存储在HDFS和其他与Hadoop集成的文件系统中的数据。
3、Hive提供读取、写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集的功能。
4、它运行名为HQL（Hive查询语言）的类似SQL的查询，该HQL在内部默认自动转换为MapReduce ， 可以更改为其他工具，例如Tez或Spark。
5、它是离线批处理 。
6、无需学习Java和Hadoop。
7、可扩展性、快、灵活
8、支持从序列化文件、文本文件、avro文件、orc文件、rc文件、Hbase表读取数据分析
9、Hive的元数据存在RDBMS里（例如MySQL），所以安装Hive之前要先安装RDBMS
10、Hive支持压缩功能
11、Hive支持Join联查功能
12、Hive支持索引来精准查询
13、Hive支持用户自定义函数可以自己写Java代码编写

三、Hive 适用、不适用情况

非适用	适用
关系型数据库	非关系型数据库
用于交易、事务处理	用于大批量分析
实时更新查询	离线批处理
低延迟、低吞吐量	高延迟、高吞吐量

四、Hive架构