-
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
是阿威啊3 小时前
【第一站】本地虚拟机部署Hadoop分布式集群lightningyang5 小时前
Hadoop 分布式集群配置(OpenEuler 1主2)是阿威啊7 小时前
【第六站】测试本地项目连接虚拟机上的大数据集群老徐电商数据笔记7 小时前
技术复盘第八篇:从“数据烟囱”到“能力引擎”:中型电商数仓重构实战手册青木川崎8 小时前
hive实战是阿威啊8 小时前
【第五站】集群组件一键启动/关闭脚本(Hadoop/YARN + Hive + Spark)青木川崎9 小时前
大数据技术之hive搬砖快乐~9 小时前
面经:大数据开发岗-初面 面试题(40分钟)是阿威啊9 小时前
【第三站】本地虚拟机部署hive集群和光同尘20239 小时前
一文讲透CentOS下安装部署使用MYSQL