作者：狗叔链接：https://www.zhihu.com/question/36053025/answer/121404733来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。Hive是什么？一个建立在分布式存储系统（这里指HDFS）上的SQL引擎。为什么要有Hive呢？因为有了Hadoop后，大家发现存储和计算都有了，但是用起来很困难。去厂商那里一看，清一色Ora

1. 解压缩tar -zxvf apach-hive-1.2.1-bin.tar.gz2. 进入解压的hive目录cd apache-hive-1.2.1-bin3.编译配置文件cd confcp hive-default.xml.template hive-site.xmlvim hive-site.xml原配置信息全部删掉，加入如下配置：

DDL:具体参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL重点是hive 的建表语句和分区。DML:具体参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DML重点是数据加载和查询插入语法

关于 Hive DML 语法，你可以参考 apache 官方文档的说明:Hive Data Manipulation Language。apache的hive版本现在应该是 0.13.0，而我使用的 hadoop 版本是 CDH5.0.1，其对应的 hive 版本是 0.12.0。故只能参考apache官方文档来看 cdh5.0.1 实现了哪些特性。因为 hive 版本会持续升级，故本

MySQL的方式，需要将MySQL的jar包拷贝到$HIVE_HOME/bin目录下。一、MySQL的安装rpm -qa|grep mysql 查看是否安装了mysql.rpm -e mysql-server-5.1.73-5.el6_6.x86_64 卸载mysqlrpm -e mysql-5.1.73-5.el6_6.x86_64rpm -e mysql-libs-5.1.

1.remote一体这种存储方式需要在远端服务器运行一个mysql服务器，并且需要在Hive服务器启动meta服务。这里用mysql的测试服务器，ip位192.168.1.214，新建hive_remote数据库，字符集位latine1               hive.metastore.warehouse.dir    /user/hive/ware

1、Hive概念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为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。数据仓库数据仓库(Data Warehouse, D

原文：http://www.cnblogs.com/viviman/archive/2013/02/06/2907631.html　　　#创建表人信息表  person(String name,int age) hive> create table person(name STRING,age INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY

原文：http://www.aboutyun.com/thread-14958-1-1.html问题导读1、Hive的概念以及优缺点。2、Hive的执行流程。3、了解Hive的运行框架，以及Hive架构包括哪些组件？4、Hive的搭建过程。5、如何设置安装Mysql、设置root密码、Hive用户和创建Hive数据库？6、安装Hive过程中如何设置相关的环境变量？7

原文链接：http://shiyanjun.cn/archives/1113.html在大数据应用场景下，使用过Hive做查询统计分析的应该知道，计算的延迟性非常大，可能一个非常复杂的统计分析需求，需要运行1个小时以上，但是比之于使用MySQL之类关系数据库做分析，执行速度快很多很多。使用HiveQL写类似SQL的查询分析语句，最终经过Hive查询解析器，翻译成Hadoop平台上的Ma

1、Hive介绍1.1 Hive介绍Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口，Hive有如下优缺点：l  优点：1.Hive 使用类SQL 查询语法, 最大限度的实现了和SQL标准的兼容，大大降低了传统数据分析人员学习的曲线；2.

1、Hive操作演示1.1 内部表1.1.1 创建表并加载数据第一步   启动HDFS、YARN和Hive，启动完毕后创建Hive数据库hive>create database hive;hive>show databases;hive>use hive;第二步   创建内部表由于Hive使用了类似SQL的语法，所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔

Pig一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：）Pig是一种数据流语言，用来快速轻松的处理巨大的数据。Pig包含两个部分：Pig Interface,Pig Latin。Pig可以非常方便的处理

Hive是由Facebook最初开发的基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类SQL的查询语言Hive SQL（HQL）。在内部，Hive将用户的SQL语句转化为一系列的MapReduce作业，并提交到集群中运行。在Hive中，数据通过表来组织，提供了一种将表结构附加（attaching)到HDFS中的数据的一种方式。诸如表的Schema等元数据存放在一个称为metastore的数

原文链接：http://lxw1234.com/archives/2015/12/585.htm关键字：hive、elasticsearch、integration、整合ElasticSearch已经可以与YARN、Hadoop、Hive、Pig、Spark、Flume等大数据技术框架整合起来使用，尤其是在添加数据的时候，可以使用分布式任务来添加索引数据，尤其是在数据平台上，很

1.Hive非交互模式常用命令：　　1) hive -e：从命令行执行指定的HQL，不需要分号：% hive -e 'select * from dummy' > a.txt　　2) hive –f： 执行HQL脚本% hive -f /home/my/hive-script.sql --hive-script.sql是hql脚本文件　　3) hi

Comparing Hive with HBase is like comparing Google with Facebook - although they compete over the same turf (our private information), they don’t provide the same functionality. But things can get con

Hive本质是什么？1.Hive是分布式数据仓库，同时又是查询引擎，所有Spark SQL取代只是Hive查询引擎，在企业中Hive + Spark SQL是目前最为经典的数据分析组合。2.Hive本身是一个单机版本软件，主要负责：   a) 把HQL翻译成Mapper(s)-Reducer-Mapper(s)代码，并且可能产生很多MapReduces的Job   b) 把生产的M