-
MySQL是一个关系型数据库管理系统,用于存储、处理和检索数据,具有速度快、稳定性好、易用性强等特点。
-
当处理的数据量非常大时,单一的MySQL数据库无法满足需求,需要使用分布式存储和处理工具,如Hadoop和Hive。
-
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,提供了类似SQL的查询功能,可查询存储在HDFS中的数据。
-
Hive的架构和组件包括用户接口、驱动、元数据存储和存储处理层。
-
Hive将HQL转换为MapReduce任务在Hadoop集群上执行,由Hive的驱动管理整个过程。
-
Hive的查询语言(HQL)类似于SQL,可进行各种数据查询操作。
-
Hive支持内部表和外部表两种类型,内部表的数据由Hive完全管理,而外部表的数据由HDFS管理。
-
Hive适用于大规模数据的批量查询,而MySQL适用于小规模数据的实时查询。
-
Hive的优点是处理大规模数据、提供SQL查询接口,避免编写复杂的MapReduce程序,但不支持实时查询和行级别操作,查询延迟相对较高。
hive总结
墨苏玩电脑2023-12-02 23:43
相关推荐
RestCloud5 小时前
如何通过ETLCloud实现跨系统数据同步?行云流水行云流水7 小时前
数据库、数据仓库、数据中台、数据湖相关概念IvanCodes7 小时前
七、Sqoop Job:简化与自动化数据迁移任务及免密执行冬至喵喵9 小时前
【hive】函数集锦:窗口函数、列转行、日期函数Theodore_10221 天前
大数据(2) 大数据处理架构Hadoop簌簌曌1 天前
CentOS7 + JDK8 虚拟机安装与 Hadoop + Spark 集群搭建实践Theodore_10221 天前
大数据(1) 大数据概述IvanCodes1 天前
六、Sqoop 导出workflower1 天前
以光量子为例,详解量子获取方式weixin_472339461 天前
Doris查询Hive数据:实现高效跨数据源分析的实践指南