-
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
Jim-2ha023 分钟前
How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem人类群星闪耀时9 小时前
数据分析入门:从数据探索到洞察真相risc1234569 小时前
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`weixin_3077791318 小时前
Visual Studio 2022和C++实现带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序卡卡东~20 小时前
CentOS7 服务器安装 Hadoop 和 Hive别惊鹊20 小时前
hadoop集群配置-ssh无密登陆精神病不行计算机不上班1 天前
【数据仓库与数据挖掘基础】第二章 数据仓库原理火龙谷2 天前
hadoop案例实践:气象大数据离线分析小小打工人2222 天前
《SQL性能优化指南:新手如何写出高效的数据库查询Data-Miner2 天前
31页PPT解析数据湖架构、数据湖和数据仓库的区别、湖仓一体化湖仓一体建设解决方案