Hive -- 基本概念

1、什么是Hive:

Hive是数据仓库建模的工具之一,通过向hive中写一个交互式的sql,在海量数据中查询分析得到结果的平台。

2、Hive的优缺点:
1、优点:

1、操作接口采用类sql语法,提供快速开发的能力(简单、容易上手)

2、避免了去写MapReduce,减少开发人员的学习成本

3、Hive的延迟性比较高,因此Hive常用于数据分析,适用于对实时性要求不高的场合

4、Hive 优势在于处理大数据,对于处理小数据没有优势,因为 Hive 的执行延迟比较高。(不断地开关JVM虚拟机)

5、Hive 支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

6、集群可自由扩展并且具有良好的容错性,节点出现问题SQL仍可以完成执行

2、缺点:
1、Hive的HQL表达能力有限

(1)迭代式算法无法表达 (反复调用,mr之间独立,只有一个map一个reduce,反复开关)

(2)数据挖掘方面不擅长

2、Hive 的效率比较低

(1)Hive 自动生成的 MapReduce 作业,通常情况下不够智能化

(2)Hive 调优比较困难,粒度较粗 (hql根据模板转成mapreduce,不能像自己编写mapreduce一样精细,无法控制在map处理数据还是在reduce处理数据)

3、Hive的特点:
1、可延展性

hive可以自由的扩展集群的规模,一般是不需要重启服务的。

2、延伸性

hive可以自定义函数,用户可以自己的需求自定函数。

3、容错

即使节点出现了问题,SQL依旧是可以执行完成的。

4、传统数据库和Hive的区别:

1、数据存储的位置hive的数据是存储在hdfs中,对于传统数据的数据一般是存储在本地中或者是存储在文件系统中。

2、Hive是不支持update和delete的,传统的数据库是支持数据的增删改。

3、hive的延时是比传统型数据要高的。

4、hive可以支持很大的计算规模,传统的数据库支持的数据规模会比较小。

相关推荐
大数据CLUB2 小时前
基于spark的澳洲光伏发电站选址预测
大数据·hadoop·分布式·数据分析·spark·数据开发
计算机编程小央姐3 小时前
跟上大数据时代步伐:食物营养数据可视化分析系统技术前沿解析
大数据·hadoop·信息可视化·spark·django·课程设计·食物
IT学长编程8 小时前
计算机毕业设计 基于Hadoop的健康饮食推荐系统的设计与实现 Java 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】
java·大数据·hadoop·毕业设计·课程设计·推荐算法·毕业论文
Lx35211 小时前
Hadoop数据一致性保障:处理分布式系统常见问题
大数据·hadoop
IT学长编程13 小时前
计算机毕业设计 基于Hadoop豆瓣电影数据可视化分析设计与实现 Python 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试
大数据·hadoop·python·django·毕业设计·毕业论文·豆瓣电影数据可视化分析
Dobby_0514 小时前
【Hadoop】Yarn:Hadoop 生态的资源操作系统
大数据·hadoop·分布式·yarn
笨蛋少年派14 小时前
安装Hadoop中遇到的一些问题和解决
大数据·hadoop·分布式
梓仁沐白15 小时前
hadoop单机伪分布环境配置
大数据·hadoop·分布式
欧阳方超15 小时前
Spark(1):不依赖Hadoop搭建Spark环境
大数据·hadoop·spark
Dobby_051 天前
【Hadoop】分布式文件系统 HDFS
大数据·hadoop·分布式