关于hive与传统数据仓库的对比,hive数据源

关于hive与传统数据仓库的对比,hive数据源

∩▂∩ 左边的元数据的作用是存储与HDFS的映射关系。 当我们介绍Hive时，我们知道Hive是Hadoop上的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到表中。这里，Hive是Hadoop上处理结构化数据的数据仓库工具。 注：定位为数据仓库，所以适合实时性要求不高的情况。 当Facebook设计Hive时，业务场景是处理大量数据

由于Hive是为数据仓库应用而设计的，因此数据仓库的内容需要多读少写。 因此，Hive不支持重写和添加数据，所有数据都是在加载过程中确定的。 数据库中的数据通常需要进行处理。1.HIVE依赖于MR框架，可以进行各种优化，但比较简单。 2.传统数据仓库可以选择更高效的算法来执行查询，也可以采取更多的优化措施来提高速度。 3》用户

∪▂∪ 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。Hive将HDFS中的结构化数据映射到表中。HiveSQL解析并转换HiveSQL，最终生成一系列基于Hadoop的数据存储位置：HiveSQL是将数据存储在HDFS上，而传统的SQL数据存储在块设备或本地文件中；数据格式：HiveSQL数据格式可以由用户自定义，而传统SQL有自己的系统定义

∩▂∩ Hive与传统数据仓库比较知识汇编。 Hive数据仓库存储HDFS，理论上具有无限的扩展可能性。 集群存储，现有容量在线。 随着容量的增大，分析性能下降，只能适用于数据量较小的hive。与关系数据库的比较：1.查询语言不同：hive是hql语言，而mysql是sql语句；2.数据存储位置区别：hive将数据存储在hdfs上，而mysql数据存储在自己的系统中

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于数据提取、转换和加载。这是一种可以在Hadoop中存储、查询和分析大规模数据的机制。 1.查询语言。 专门针对H1，数据存储位置。 Hive构建在Hadoop上，所有Hive数据都存储在HDFS中。 数据库可以将数据存储在块设备或本地文件系统上。 2.数据格式。 蜂巢