hive基础概述

Hive编程指南 1. 基础知识 Hadoop实现了一个特殊的计算模型,即MapReduce MapReduce可以将计算任务分割成多个处理单元然后分散到一群家用的或服务器级别的硬件机器上,从而降低成本并提供水平可伸缩性 MapReduce模型下,是一个成为Hadoop分布式文件系统(HDFS)的分布式文件系统 Hive提供一个称为Hive查询语言(HiveQL或HQL)的SQL方言,用来查询Hadoop集群中的数据 Hive的缺陷: Hive不是一个完整的数据库,它不支持记录级别的更新、插入或者删除的操作 H 阅读详情
  hive:数据仓库,Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,将结构化的数据文件映射成一张

    表,并提供类SQL的查询功能。

HQL(hive query language)

hive

用HQL作为查询语句,

存储在HDFS上,

使用mapreduce作为计算工具,

支持UDF

支持自定义存储格式

适合做大量的离线数据处理


hive的用户接口:CLT 用户接口,最常用

                              JDBC/ODBC

                              WEBUI

元数据:metadata,包括表名,表所属的数据库,表的拥有者、列/分区字段、表的类型(是否是外部表)、
    表的数据所在目录等;

metadata默认存储在derby数据库中
    derby数据库是hive自带的数据库
    使用derby数据库来存储元数据,它不能支持多用户并发访问hive
    使用mysql数据库来替代默认的derby数据库,可以支持多用户访问。

使用场景
    --hive的本质是hadoop mr;
    --适用用离线的数据处理
        hql查询接口
        hdfs存储文件
        使用mr处理数据
体现结构
    类型:数据库,表,视图,索引,函数
    格式:文本(textfile),序列file RCfile
    可解析的数据
    功能模块
        1、基础模块:hdfs,mr
        2、hql解析:解析查询语句
        3、优化处理:优化hql语句
        4、生成执行计划
        5、执行
        6、驱动
        7、客户端:cli(命令行;jdbc)
        8、元数据(mate store)

Hive学习之HiveServer2 JDBC客户端 HiveServer和HiveServer2都有两种模式,分别为嵌入式和单机服务器模式,对于嵌入式URI为"jdbc:hive://"或者"jdbc:hive2://",单机服务器模式的URI为"jdbc:hive://host:port/dbname"或者"jdbc:hive2://host:port/dbname"。HiveServer使用的JDBC驱动类为org.apache.hadoop. 阅读详情

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Chic_数据媛
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