apache hive 在 Hadoop 上的数据仓库工具

Apache Hive™

Apache Hive™ 数据仓库软件使得在分布式存储中读取、写入和管理大型数据集，并使用 SQL 语法进行查询变得更加容易。

构建在 Apache Hadoop™ 之上，Hive 提供了以下功能：

• 通过 SQL 启用对数据的轻松访问，从而支持数据仓库任务，如提取/转换/加载（ETL）、报告和数据分析。
• 对各种数据格式施加结构的机制。
• 访问存储在 Apache HDFS™ 或其他数据存储系统（如 Apache HBase™）中的文件。

通过 Apache Tez™、Apache Spark™ 或 MapReduce 进行查询执行。 具备 HPL-SQL 的过程语言。 通过 Hive LLAP、Apache YARN 和 Apache Slider 实现亚秒级查询检索。 Hive 提供标准的 SQL 功能，包括用于分析的许多 SQL:2003、SQL:2011 和 SQL:2016 功能。 Hive 的 SQL 还可以通过用户定义函数（UDFs）、用户定义聚合函数（UDAFs）和用户定义表函数（UDTFs）进行扩展。

数据不必以单一的 “Hive 格式” 存储。Hive 内置了用于逗号和制表符分隔值（CSV/TSV）文本文件、Apache Parquet™、Apache ORC™ 和其他格式的连接器。用户可以通过连接器扩展 Hive 以支持其他格式。有关详细信息，请参见开发人员指南中的文件格式和 Hive SerDe。

Hive 不适用于在线事务处理（OLTP）工作负载。它最适用于传统的数据仓库任务。

Hive 的设计旨在最大程度地提高可扩展性（通过在 Hadoop 集群中动态添加更多机器进行横向扩展）、性能、可扩展性、容错性和与输入格式的松耦合。

Hive 的组件包括 HCatalog 和 WebHCat。

HCatalog 是 Hadoop 的表和存储管理层，使得使用不同的数据处理工具（包括 Pig 和 MapReduce）更轻松地在网格上读取和写入数据。

WebHCat 提供了一个服务，您可以使用它运行 Hadoop MapReduce（或 YARN）、Pig、Hive 作业。您还可以使用 HTTP（REST 风格）界面执行 Hive 元数据操作。

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详细介绍一下 hive

Hive是一种建立在Hadoop上的数据仓库工具，用于处理大规模数据集。

它提供了一种类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，允许用户使用类似于关系型数据库的方式来查询和分析数据。

Hive的设计目标是使那些熟悉SQL的用户能够利用Hadoop的分布式存储和处理能力，而无需学习复杂的MapReduce编程。

以下是Hive的一些关键特性和概念：

1. HiveQL语言： Hive使用HiveQL语言，这是一个类似于SQL的查询语言，方便用户执行各种查询、过滤和聚合操作。HiveQL会被转换为底层的MapReduce任务，从而在Hadoop集群上执行。

2. 元数据存储： Hive使用元数据存储来管理表、分区和分区键等信息。默认情况下，它使用关系型数据库（如MySQL）来存储元数据，但也可以配置为使用其他支持的存储后端。

3. 表： Hive中的数据被组织成表，这些表可以映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的数据。用户可以通过HiveQL语句创建、管理和查询这些表。

4. 分区： Hive支持将表按照某个列的值划分为不同的分区，这有助于提高查询性能。分区可以帮助Hive在执行查询时仅处理必要的分区，而不是整个数据集。

5. UDF（用户定义函数）： 用户可以编写自定义的函数来扩展Hive的功能。这些函数可以用于在查询中执行特定的操作，如数据转换、数学运算等。

6. 扩展性： Hive是一个可扩展的系统，允许用户通过添加自定义的SerDe（序列化/反序列化）和存储处理插件来支持不同的数据格式和存储系统。

7. 与Hadoop生态系统集成： Hive与Hadoop生态系统中的其他工具集成良好，特别是与Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。

尽管Hive提供了类似于SQL的接口，但它并不适合所有类型的工作负载。

对于一些需要低延迟和实时查询的场景，其他技术（如Apache Spark）可能更合适。

然而，对于大规模数据处理和分析，特别是在批处理场景下，Hive仍然是一个强大的工具。

hive 的特点和应用场景

Hive具有许多特点和适用场景，其设计目标是处理大规模数据集，尤其适合在Hadoop生态系统中进行数据仓库和批处理分析。

以下是Hive的一些主要特点和适用场景：

特点：

1. SQL-Like查询语言： Hive使用类似于SQL的查询语言（HiveQL），使得那些熟悉传统关系型数据库的用户更容易上手。

2. 分布式处理： Hive利用Hadoop的分布式处理能力，能够处理大规模的数据集，通过MapReduce任务并行处理数据。

3. 元数据存储： 使用元数据存储来管理表、分区和其他元数据信息，这使得对数据的管理更加灵活。

4. 可扩展性： Hive是一个可扩展的系统，支持用户定义函数（UDF）和自定义存储插件，可以轻松扩展其功能。

5. 适应多种数据格式： 支持多种数据格式，包括文本、Parquet、ORC等，而且可以通过自定义SerDe（序列化/反序列化）扩展支持其他格式。

6. 容错性： 由于底层使用Hadoop，Hive具有很好的容错性。即使在节点故障的情况下，任务也可以通过重新分配到其他节点来继续执行。

7. 与Hadoop生态系统集成： 与Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce等Hadoop生态系统工具深度集成。

应用场景：

1. 数据仓库： Hive广泛应用于构建和管理数据仓库，支持大规模数据的存储和查询。它使得分析人员和数据科学家能够使用SQL语言进行数据挖掘和分析。

2. 批量数据处理： 适合处理大规模批量数据，通过MapReduce任务进行高效的数据处理和分析。

3. ETL（抽取、转换、加载）： 在数据仓库中，Hive常被用于执行ETL操作，将原始数据从不同的数据源中抽取、转换，并加载到数据仓库中供进一步分析。

4. 日志分析： 对于处理大量日志数据，Hive可以帮助用户进行快速、可扩展的分析，从中提取有价值的信息。

5. 数据挖掘和统计分析： 由于支持复杂的查询和聚合操作，Hive在数据挖掘和统计分析领域也有很好的应用。

6. 数据处理管道： 在大数据处理管道中，Hive可以与其他工具（如Apache Spark、Apache Flink）配合使用，构建端到端的数据处理流程。

需要注意的是，对于需要低延迟、实时查询的场景，Hive可能并不是最佳选择。

其他技术，如Apache Spark的SQL模块（Spark SQL）或Apache Impala，更适合这类要求。

类似 hive 的开源数据库有哪些

在开源领域，有一些类似于Hive的分布式数据库或数据仓库工具，它们专注于大规模数据处理和分析。以下是一些常见的类似Hive的开源数据库：

1. PrestoDB:
   • 特点： Presto是一个高性能、分布式的SQL查询引擎，支持在大规模数据集上进行交互式查询。它可以查询多种数据源，包括Hive、MySQL、PostgreSQL等。
   • 应用场景： 适用于需要快速交互式查询和分析大规模数据集的场景。
2. Apache Drill:
   • 特点： Apache Drill是一个分布式的SQL查询引擎，支持多种数据源，包括Hive、HBase、JSON、Parquet等。它允许用户在不同的数据存储系统中执行查询，无需提前定义模式。
   • 应用场景： 适用于多源数据分析和查询。
3. Apache Impala:
   • 特点： Impala是一个高性能、实时的SQL查询引擎，专注于与Hadoop生态系统的集成，可以查询HDFS中的数据。它支持在秒级别完成复杂查询。
   • 应用场景： 适用于需要实时查询大规模数据的场景。
4. Spark SQL:
   • 特点： Spark SQL是Apache Spark的一个模块，提供了一个用于结构化数据处理的编程接口。它允许在Spark中使用SQL查询和DataFrame API。
   • 应用场景： 适用于需要在Spark生态系统中进行分布式数据处理和分析的场景。
5. Druid:
   • 特点： Druid是一个实时的分析数据库，专注于OLAP（联机分析处理）场景。它适用于快速的、交互式的查询，支持高并发查询和实时数据摄取。
   • 应用场景： 适用于需要实时分析大规模数据的场景，如日志分析和实时仪表板。

这些开源数据库在不同方面有各自的优势，选择取决于具体的应用需求和场景。

它们都提供了分布式查询和处理大规模数据的能力，使得用户能够更灵活地进行数据分析和挖掘。

给出 hive 的学习资料，包含网址

以下是一些学习Hive的资源，包括官方文档、教程和在线课程。请注意，随着时间的推移，这些资源可能会发生变化，建议检查官方网站以获取最新信息：

1. 官方文档:
   • Apache Hive 官方文档: Hive的官方文档提供了详细的指南、教程和API文档，适合初学者和进阶用户。
2. 在线教程:
   • Hive 教程 - TutorialsPoint: TutorialsPoint提供了一个基础的Hive教程，适合初学者入门。
   • Hive 教程 - Mode Analytics: Mode Analytics的Hive教程包含了一些实际的SQL查询例子，适合希望通过实际例子学习的人。
3. 在线课程:
   • Coursera - Introduction to Big Data with Apache Spark: 该课程包含了一些关于Hive的内容，是一个面向大数据处理的综合课程。
   • Udemy - The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!: 该课程涵盖了Hive的基础知识，同时介绍了Hadoop生态系统的其他工具。
4. 书籍:
   • “Programming Hive” by Edward Capriolo, Dean Wampler, and Jason Rutherglen: 该书深入介绍了Hive的各个方面，适合想要深入学习的读者。
5. 练习和实践:
   • Hive Practice - HackerRank: HackerRank提供了Hive的一些练习题，适合通过实际问题提升技能。

请确保在学习过程中不仅仅局限于理论知识，还要进行实际操作和编程练习，以加深对Hive的理解和掌握。

参考资料

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  • hive 的特点和应用场景
    • 特点：
    • 应用场景：
  • 类似 hive 的开源数据库有哪些
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