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hive hadoop
为什么说
hive
是
hadoop
数据仓库,从方 面理解
答:
(1).
hive
由FaceBook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 (2).hive是基于
hadoop
的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射成一张表,并提供类SQL查询功能。 (3).hive是构建在hadoop之上的数据仓库:使用HQL语句作为查询接口 使用HDFS进行存储 使用mapreduce进行计算。 (4).hive本质是:将HQL转...
hive
底层依赖
hadoop
中的哪些框架
答:
Hive
是基于
Hadoop
平台的,它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。有了Hive,如果使用过SQL语言,并且不理解Hadoop MapReduce运行原理,也就无法通过编程来实现MR,但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句,通过使用类似SQL的语法,将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析,最终Hive会帮你转换成底层Hadoo...
hadoop
和
hive
之间有什么关系?
答:
hive
是
hadoop
的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架,hive是一个提供了查询功能的数据仓库,而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行,结合两者的优势,进行数据决策。一个擅长大数据并行计算,一个支持SQL数据查询,方便是显而易见的。但hive只要...
hadoop
和
hive
之间有什么关系?
答:
hive
是
hadoop
的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架,hive是一个提供了查询功能的数据仓库,而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行,结合两者的优势,进行数据决策。一个擅长大数据并行计算,一个支持SQL数据查询,方便是显而易见的。但hive只要...
...与预测为什么会用到
hive
,可不可以直接用
Hadoop
?
答:
首先明确
Hive
和
Hadoop
两者的关系:1、Hadoop是一种用于存储、读取以及处理海量数据的技术。你可以将他等价理解为个人PC的文件系统,只不过它能够承载远比一两块硬盘所能储存的多得多的数据;2、Hive是一种构建在Hadoop之上的工具,它通过书写SQL语句的方式部分实现了Hadoop的功能,也就是说,所有Hive具备的...
hadoop
与
hive
是什么关系?
答:
hive
是
Hadoop
的一个组件,作为数据厂库,hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的,hive为Hadoop提供SQL语句,是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。hive 就是个单机版的
hive
是基于
hadoop
的一个什么工具
答:
hive
是基于
Hadoop
的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
Hive
的优点是学习成本低,可以通过类似SQL语句实现...
Hadoop
,
Hive
,Spark 之间是什么关系
答:
Hadoop
是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop也是apache开源大数据的一个生态圈总称,里面包含跟大数据开源框架的一些软件,包含hdfs,
hive
,zookeeper,hbase等等;Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hive
是基于Hadoop...
hadoop
pig和
hive
有什么区别?
答:
Pig是一种编程语言,它简化了
Hadoop
常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义(如日志文件)。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。
Hive
在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS(
hive
superimposes ...
hive
是什么意思
答:
Hive
是一个基于
Hadoop
的数据仓库工具,用于处理大型分布式数据集,允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。1.概述 Hive是一个数据仓库工具,可以将数据存储在Hadoop文件系统中,并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。Hive使用类似于SQL的语言来...
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