hive基本构架思想,和hadoop,mysql的关系

Hadoop和Hive Hadoop 框架是用于计算机集群大数据处理的框架,所以它必须是一个可以部署在多台计算机上的软件。部署了 Hadoop 软件的主机之间通过套接字 (网络) 进行通讯。Hadoop 主要包含 HDFS 和 MapReduce 两大组件,HDFS 负责分布储存数据,MapReduce 负责对数据进行映射、规约处理,并汇总处理结果。Hadoop 框架最根本的原理就是利用大量的计算机同时运算来加快大量数据的处理速度。 阅读详情

hive的构架图:
在这里插入图片描述

hive:基于Hadoop的数据仓库工具

hive跟Hadoop是什么关系呢:

  数据仓库软件具备:
  1、存储数据能力 		
         2、分析数据能力 		

而hive是基于Hadoop 用 HDFS完成数据的存储
是基于Hadoop 用 mapreduce完成数据分析

本质:将结构化数据文件映射称为一张数据库表
映射成功后,提供hivesql来分析数据

hive和mysql的区别:
本质也就是OLAP 和 OLTP的区别
hive是数仓----面向分析----OLAP
mysql数据库----面向业务面向事物----OLTP

hive绝不是大型数据库,也无法取代mysql承担业务数据存储处理只能,只适合数据离线分析**

Hadoop+Hive+Mysql环境搭建 1、了解 学习链接: http://hadoop.apache.org/ http://spark.apache.org/ http://hive.apache.org/ https://github.com/apache/spark/tree/master/examples/src/main/java/org/apache/spark/examples 阅读详情

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