1、hive是sql语言，通过数据库的方式来操作hdfs文件系统，为了简化编程，底层计算方式为mapreduce。 2、hive是面向行存储的数据库。...3、Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。
hive与hbase的联系与区别： 共同点： hbase与hive都是架构在hadoop之上的。...都是用hadoop作为底层存储 区别： Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。...Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。...Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。...hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行 hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
的区别： like不是正则，而是通配符。...rlike是正则，正则的写法与java一样。’...limit 10; Total jobs = 1 … OK false false Time taken: 26.065 seconds, Fetched: 2 row(s) 注意这两者区别...而正则里没有%的表示方式，所以输出false rlike的话，用相应的正则表达式即可 hive> select “aaaaa” rlike “....OK true true Time taken: 22.055 seconds, Fetched: 2 row(s) 以上几种方式的正则都可以 rp_name_cn like ‘%不含早%’ 与rp_name_cn
梳理了Hbase与Hive之间的区别和关系 1....区别 Hbase：Hadoop database，也就是基于Hadoop的数据库，是一种NoSQL的数据库，主要用于海量数据的实时随机查询，例如：日志明细，交易清单等。...Hive： Hive是hadoop的数据仓库，跟数据库有点差，主要是通过SQL语句对HDFS上结构化的数据进行计算和处理，适用于离线批量数据处理 通过元数据对HDFS上的数据文件进行描述，也就是通过定义一张表来描述...在大数据架构中，通常HBase和Hive是协作关系： 通过ETL（Extract-Transform-Load，提取、转换、加载）工具将数据源抽取到HDFS上存储 通过Hive清洗、处理和计算源数据 如果清洗过后的数据是用于海量数据的随机查询...，则可将数据放入Hbase 数据应用从Hbase中查询数据 参考 Hive和Hbase之间的差异？
分页区别就在SQL语句在获取记录总数的时候不同。...根本的区别是它们遵循的基本原则 二者所遵循的基本原则是它们的主要区别：开放vs保守。SQL服务器的狭隘的，保守的存储引擎与MySQL服务器的可扩展，开放的存储引擎绝然不同。...性能：先进的MySQL 纯粹就性能而言，MySQL是相当出色的，因为它包含一个缺省桌面格式MyISAM。MyISAM 数据库与磁盘非常地兼容而不占用过多的CPU和内存。...,TRIGGER，JOB…..太多了，适合中小形数据库，大型就勉强一点 语句操作方面的区别： 1 mysql支持enum,和set类型，sql server不支持 2 mysql不支持nchar,...20一个很表面的区别就是mysql的安装特别简单，而且文件大小才110M（非安装版），相比微软这个庞然大物，安装进度来说简直就是….. 21mysql的管理工具有几个比较好的，mysql_front,
写在前面 mysql和hive版本： mysql版本：5.6.17 hive版本：2.1.1 一、GROUP_CONCAT功能 本功能测试基于以下数据表test_group: 1、简单功能实现对比...（2）hive中 hive不提供GROUP_CONCAT函数，所以需要使用其他方法代替，我们可以使用CONCAT_WS()函数代替，如下： SELECT category, CONCAT_WS(...中 在hive中，直接提供split函数，使用如下： hive> select split("1,2,3", ','); # 返回结果： hive> select split("1,2,3",...',')[0]; # 返回结果：1 hive> select split("1,2,3", ',')[1]; # 返回结果：2 hive> select split("1,2,3", ',')[...2]; # 返回结果：3 2、mysql中 mysql没有提供split函数，但是可以使用substring函数达到类似的效果。
一、区别 1、创建表结构 ①在Hive里面创建一个表： hive> create table wyp(id int, > name string, > age int, >...3.删除表 ①删除内部表 hive> drop table wyp; Moved: 'hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/wyp' to trash...exter_table; OK Time taken: 0.093 seconds 在删除表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的...，Hive仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的！...在大多数情况没有太多的区别，因此选择只是个人喜好的问题。但是作为一个经验，如果所有处理都需要由Hive完成，那么你应该创建表，否则使用外部表！
1、列类型区别 oracle：可变长度varchar2、浮点型number，小数浮点型number(m,n)，可变二进制数据raw，大对象类型(存储无结构数据，最大4G)lob mysql：可变长度varchar...dual; 6、列别名(oracle暂无) mysql：select column as c from table; 7、分页 oracle：虚拟列(rownum) mysql：select * from...user_ind_columns; mysql：show create table t; 9、事务(oracle不允许不用事务。...oracle多了关键词is) 12、游标 oracle：c%isopen 判断是否打开游标,c%rowcount 当前fetch得到的行，c%found 上次fetch得到的数据 c%notfound 与found...相反 13、触发器 mysql：新数据表示(new) oracle：新数据表示(:new) 14、php连接数据库 mysql：mysqli扩展 oracle：oci8扩展 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
CREATE FUNCTION `get_times_weeek` ( last_accting_date DATETIME, nursePerf...
Hadoop生态上几个技术的关系与区别：hive、pig、hbase 关系与区别 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。...Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。...Pig VS Hive Hive更适合于数据仓库的任务，Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使 其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。...7，hive数据分为真实存储的数据和元数据 真实数据存储在hdfs中，元数据存储在mysql中 metastore 元数据存储数据库 Hive将元数据存储在数据库中，如MySQL、derby。...二、hive的体系架构： 用户接口，包括 CLI（shell），JDBC/ODBC，WebUI(通过浏览器) 元数据存储，通常是存储在关系数据库如 mysql, derby 中 解释器、编译器、优化器
use Hbase and when to use Hive？.......Hive 不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。...Pig VS Hive Hive更适合于数据仓库的任务，Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使 其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。...Hive和Pig都可以与HBase组合使用，Hive和Pig还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单 Hive VS HBase Hive是建立在Hadoop之上为了减少...Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
概念区别 关键字和函数区别 语句区别 创建表/集合 db.people.insertOne( { user_id: "abc123", age: 55, status:
先来说下Hive中内部表与外部表的区别： Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径， 不对数据的位置做任何改变。...需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否 符合schema的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式...在当前用户hive的根目录下找不到sunwg_test09文件夹。 此时hive将该表的数据文件信息保存到metadata数据库中。...mysql> select * from TBLS where TBL_NAME=’sunwg_test09′; 可以看到该表的类型为EXTERNAL_TABLE。...mysql> select * from SDS where SD_ID=TBL_ID; 在表SDS中记录了表sunwg_test09的数据文件路径为hdfs://hadoop00:9000/hjl
Hive是什么？ Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。...Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。...区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。HBase以表的形式存储数据，表由行和列组成，列划分为若干个列簇(row family)。...尽管如此，不尽相同的Hive分区方法，其遍历读取的数据量也是能够有所限制的。Hive分区允许对存储在独立文件上的数据进行筛选查询，返回的是筛选后的数据。...小结 Hive与HBase两者是基于Hadoop上不同的技术。Hive是一种能执行MapReduce作业的类SQL编程接口，Hbase是一种非关系型的数据库结构。
参考来源 mongodb与关系型数据库相比的优缺点 与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集...⑥性能优越： 在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。...mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。...一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。...4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢 ③MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。
Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧，但是好像平时很少关注这个去重的性能问题，但是当一个表的数据量非常大的时候，会发现一个简单的count(distinct order_no...taken: 244.192 seconds, Fetched: 1 row(s) 结论:第二种写法的性能是第一种的7.448499541倍 注意到为什么会有这个差异，Hadoop其实就是处理大数据的，Hive...由于没有手动指定Reduce的个数，Hive会根据数据的大小动态的指定Reduce大小，你也可以手动指定 hive> set mapred.reduce.tasks=100； 类似这样,所以如果数据量特别大的情况下
关于In与Exists的比较，先说结论，归纳出IN 和Exists的适用场景： 1）IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2）Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。...两者区别在于，使用 in 时，t_author表能使用索引: ? MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析 使用exists时，t_author表全表扫描: ?...原因分析 两者的索引使用情况跟第一次实验是一致的，唯一区别是子查询筛选结果集的大小不同，但实验结果已经跟第一次的不同了。...MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析 使用exists时，数据量的变化没有带来执行计划的改变，但由于子查询结果集很大，5.5以后的MySQL版本在exists匹配查询结果时使用的是Block...---- 原文在MySQL查询语句中的IN 和Exists 对比分析
id FROM tb_data t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM tb_task t2 WHERE t1.task_id = t2.id); 这里涉及到IN和EXISTS的区别...select * from user where exists (select 1); 对user表的记录逐条取出，由于子条件中的select 1永远能返回记录行，那么user表的所有记录都将被加入结果集，所以与select...1.3、使用上的区别 in查询的子条件返回结果必须只有一个字段，例如 select * from user where user_id in (select id from B); 不能是 select...最后，我们来看看《高性能MySQL》这边经典的MySQL书籍对in和exists有什么见解。 ?...《高性能MySQL》书籍上对于in和exists的描述 书上说，MySQL会把in的查询语句改成exists再去执行（实际上我们在没有索引情况下，他们的执行过程确实是一致的） 在《MySQL技术内幕:SQL
与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数 据、ODBC/JDBC...Impala与Hive在Hadoop中的关系如下图所示。...sort与shuffle。 ...适用面： Hive: 复杂的批处理查询任务，数据转换任务。 Impala：实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。 ...Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具，但是各有不同侧重，那么我们为什么要同时使用这两个工具呢？单独使用Hive或者Impala不可以吗？
一、前述 Hive会经常和Hbase结合使用，把Hbase作为Hive的存储路径，所以Hive整合Hbase尤其重要。...二、具体步骤 hive和hbase同步 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration 1、把hive-hbase-handler...-1.2.1.jar cp到hbase/lib 下 同时把hbase中的所有的jar，cp到hive/lib 2、在hive的配置文件增加属性： hbase.zookeeper.quorum node5,node6,node7 3、在hive中创建临时表 CREATE...外部表不可以，因为hive不管理数据，所以不会帮hbase创建表，得在hbase中先创建表。所以最好创建外部表！！！ 4.版本依赖需要注意！！！ ?
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