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文檔簡(jiǎn)介

Hive概述目錄Hive產(chǎn)生背景Hive的版本2Hive的簡(jiǎn)介Hive的優(yōu)勢(shì)Hive產(chǎn)生背景3直接使用MapReduce所面臨的問題

MapReduce門檻高、不易學(xué)

MapReduce實(shí)現(xiàn)復(fù)雜邏輯開發(fā)難度大、項(xiàng)目周期長(zhǎng)為什么要使用Hive更友好的接口：操作接口采用類SQL的語(yǔ)法，提供快速開發(fā)的能力更低的學(xué)習(xí)成本：避免了寫MapReduce，減少開發(fā)人員的學(xué)習(xí)成本更好的擴(kuò)展性：可自由擴(kuò)展集群規(guī)模而無需重啟服務(wù)，還支持用戶自定義函數(shù)Hive簡(jiǎn)介4Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，由Facebook貢獻(xiàn)給Apache，現(xiàn)在是Hadoop頂級(jí)項(xiàng)目,可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件映射為一張表,可以將SQL轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)運(yùn)行。5Hive簡(jiǎn)介Hive依賴于HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，Hive將HQL轉(zhuǎn)換成MapReduce執(zhí)行，所以說Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，實(shí)質(zhì)就是一款基于HDFS的MapReduce計(jì)算框架，對(duì)存儲(chǔ)在HDFS中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和管理Hive的優(yōu)勢(shì)6提供了一個(gè)簡(jiǎn)單且優(yōu)化的模型，編碼比MR少提供HQL，和SQL具有相似的語(yǔ)法和生產(chǎn)率支持在不同的計(jì)算框架上運(yùn)行支持在HDFS和HBase上的AdHoc查詢支持用戶定義的函數(shù)、腳本、自定義格式為ETL和BI工具提供成熟的JDBC與ODBC驅(qū)動(dòng)提供穩(wěn)定可靠的批處理?yè)碛幸粋€(gè)大而活躍的社區(qū)7Hive的版本AUG2007–JourneyStartMAY2013–Hive0.11.0asStingerPhase1-ORC,HiveSever2OCT2013–Hive0.12.0asStingerPhase2-ORCimprovementAPR2014–Hive0.13.0asStingerPhase3-vectorizedqueryengineandTezNOV2014–Hive0.14.0asStinger.nextPhase1-Cost-basedoptimizer(CBO)FEB2015–Hi

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