分析挖掘(大数据):hive、impala、 Spark MLlib概述、原理

本文介绍了Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,其特点是支持大规模数据处理,依赖HDFS和MapReduce。Impala是Cloudera开发的快速查询系统,提供SQL支持,比Hive更具交互性。两者的区别在于Impala更适合实时查询,不依赖MapReduce。最后提到了Spark MLlib是Spark的机器学习库,用于分类、回归等任务。

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hive

Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具,支持大规模数据存储、分析,具有良好的可扩展性。某种程度上可以看作是用户编程接口,本身不存储和处理数据依赖分布式文件系统HDFS存储数据,依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据。

定义了简单的类似SQL 的查询语言——HiveQL,用户可以通过编写的HiveQL语句运行MapReduce任务,可以很容易把原来构建在关系数据库上的数据仓库应用程序移植到Hadoop平台上。(是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的分析工具

(1)Hive与传统数据库的区别

对比项目

Hive

传统数据库

数据插入

支持批量导入

支持单条

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