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hive可以理解为将HQL语句转换成MapReduce的

Hive常识Hive中没有定义专门的数据格式不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换不会对数据本身进行任何修改，甚至不会对数据进行扫描不会对数据中的某些 Key 建立索引Hive 不适合在线数据查询Hive数据库、表在HDFS上存储的路径/user/hive/wearhouseHive 的数据库、数据表、分区 在HDFS上的存在形式是什么文件夹Hive和传统数据库的区别Hive延迟较高的原因Hive内部解析、编译等流程需要时间。提交任务后，提交到Yarn,Yar

Hive JDBC服务前提:假如有三台虚拟机，131,132,133假设在132节点启动hivecd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0bin/hive --service hiveserver2（前台启动）cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0nohup bin/hive --service hiveserver2 &（后台启动）注意:前台和后台区别是 前台的可视化窗口关闭（例如:IDEA）

1.Hive介绍1.1什么是HiveHive相当于是站在hdfs和MapReduce的肩膀上的工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL），其本质是将SQL转换为MapReduce的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce的任务的工具。1.2为什么使用Hive面临的问题: 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 为什么要使用Hive 操作接