网站建设业务员沟通需求,网页版qq登录界面,唐山公司网站建设 中企动力唐山,网页制作作业100例背景和概念 Hive是一个依赖于分布式存储的查询和管理大型数据集的数据仓库。传统的非大数据行业一般都是基于表进行数据存储和管理的#xff0c;如果由于业务扩张或者其他原因迁移到HDFS平台上#xff0c;那么需要将传统的SQL查询语句全部翻译成Map-reduce的程序实现#xf…背景和概念 Hive是一个依赖于分布式存储的查询和管理大型数据集的数据仓库。传统的非大数据行业一般都是基于表进行数据存储和管理的如果由于业务扩张或者其他原因迁移到HDFS平台上那么需要将传统的SQL查询语句全部翻译成Map-reduce的程序实现这个工作量是相当庞大的。好在SQL具有严谨和良好的模板式语法结构因此Hive就应运而生了它负责将SQL语句模板化成Map-reduce任务。对上层屏蔽了将SQL任务转化为Map-reduce任务的繁杂性。上层开发者仅仅需要像往常使用SQL语句操作传统关系型数据库一样操作HDFS就可以了。所以Hive更准确讲是一个几月HDFS的数据处理框架隐藏了底层的复杂性。具体的过程如下 1-接收来自上层的请求create table tab_order(id int,name string ,money double) path hdfs://order_log 2-Hive拿到砂锅面的请求之后创建一个元数据表并且声称相应的Map-reduce程序—编译—打成jar包—运行
原理图 架构图 Hive和HDFS的关系 Hive本身也需要存储元数据这部分数据存放在Hive自带的数据库中或者我们可以给Hive配置一个数据库。 Hive只是一个工具而已不用想Hadoop其他组件那样分布式部署只需要部署在一个节点上面就可以了。即便部署多个他们之间也是相互独立的没有任何关系。 HDFS不支持随机修改和插入某一行数据所以Hive也不支持随机插入和修改只支持数据的查询也就是说数据必须已经存在HDFS上面Hive只是提供了HDFS的SQL访问方式。那么如何将HDFS中的数据和Hive中的元数据信息映射起来有下面两种方式 1-建表的时候就和HDFS上面的文件数据绑定 2-数据导入
