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    Hive - Hadoop与SQL

    Hive是什么 简单来说,通过 Hive 可以使用 SQL 来查询分析 Hadoop 中的大规模数据 Hive 的思路就是将结构化的数据文件映射为数据库表,然后把SQL语句转换为MapReduce任务来执行 Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1 Stage-1 map = 0%, reduce 包、在hadoop中运行jar,然后得到统计结果 后来又想统计某天的登录情况,还要走一遍 写程序、打包、运行 这个流程 当统计需求很多时,这个流程就非常低效了 这些统计如果用SQL的话则非常简单,而且SQL 的普及度高,学习成本很低 所以有人就会想,可不可以用SQL完成Hadoop中数据文件的分析统计呢? Hive 便产生了,把Hadoop数据文件映射成表,把SQL自动转为mapreduce程序 通用性的需求可以直接使用 SQL 来完成,对于特殊需求,可以结合自定义的mapreduce方法来处理 极大的提高了大规模数据的统计效率

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    Hadoop Hive sql语法详解

    Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 HIVE的特点:可伸缩(在Hadoop的集群上动态的添加设备),可扩展,容错,输入格式的松散耦合。 Hive 的官方文档中对查询语言有了很详细的描述,请参考:http://wiki.apache.org/hadoop/Hive/LanguageManual ,本文的内容大部分翻译自该页面,期间加入了一些在使用过程中需要注意到的事项 否则 •如果没有指定 schema 或者 authority,Hive 会使用在 hadoop 配置文件中定义的 schema 和 authority,fs.default.name request STRING, status STRING, size STRING, referer STRING, agent STRING) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2

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    Hadoop基础教程-第11章 Hive:SQL on Hadoop(11.1 Hive 介绍)(草稿)

    第11章 Hive:SQL on Hadoop 11.1 Hive 介绍 11.1.1 为什么需要HiveHadoop的出现,正如当年Java语言的出现,得到了极大的关注和广泛应用。 Hive的出现就是来解决这个问题,Hive让那些精通SQL而Java技术相对薄弱的数据分析师能够利用Hadoop进行各种数据分析。 在Hadoop生态圈中还有一个Pig组件,作用与Hive类似,但是Pig提供的不是SQL接口,而是一种叫做Pig Latin的语言接口,增加了学习成本。所以Pig没有Hive这么流行了。 掌握Hive对于使用Hadoop来说至关重要。 11.1.2 Hive架构 简单地说,Hive底层存储使用了HDFS,查询语句转变为MapReduce作业。 ? 与Hadoop的HDFS和MapReduce计算框架不同,Hive并不是分布式架构,它独立于集群之外,可以看做一个Hadoop的客户端。

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