柚子快報激活碼778899分享：hadoop Hive基本介紹

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Hive本質

將 HQL 轉化成MapReduce 程序

（1）Hive 處理的數據存儲在 HDFS

（2）Hive 分析數據底層的實現(xiàn)是 MapReduce

（3）執(zhí)行程序運行在 Yarn 上

Hive 的優(yōu)缺點

優(yōu)點

（1）操作接口采用類 SQL 語法，提供快速開發(fā)的能力（簡單、容易上手）。

（2）避免了去寫 MapReduce，減少開發(fā)人員的學習成本。

（3）Hive 的執(zhí)行延遲比較高，因此 Hive 常用于數據分析，對實時性要求不高的場合。

（4）Hive 優(yōu)勢在于處理大數據，對于處理小數據沒有優(yōu)勢，因為Hive 的執(zhí)行延遲比較高。

（5）Hive 支持用戶自定義函數，用戶可以根據自己的需求來實現(xiàn)自己的函數。

缺點

（1）Hive 的 HQL 表達能力有限

迭代式算法無法表達 數據挖掘方面不擅長，由于 MapReduce 數據處理流程的限制，效率更高的算法卻無法實現(xiàn)。

（2）Hive 的效率比較低

Hive 自動生成的 MapReduce 作業(yè)，通常情況下不夠智能化 Hive 調優(yōu)比較困難，粒度較粗

Hive 架構原理

（1）用戶接口：Client

CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc 訪問 hive)、WEBUI（瀏覽器訪問hive）

（2）元數據：Metastore

元數據包括：表名、表所屬的數據庫（默認是 default）、表的擁有者、列/分區(qū)字段、表的類型（是否是外部表）、表的數據所在目錄等；

默認存儲在自帶的 derby 數據庫中，推薦使用 MySQL 存儲Metastore

（3）Hadoop

使用HDFS 進行存儲，使用 MapReduce 進行計算。 自我介紹一下，小編13年上海交大畢業(yè)，曾經在小公司待過，也去過華為、OPPO等大廠，18年進入阿里一直到現(xiàn)在。

深知大多數Java工程師，想要提升技能，往往是自己摸索成長或者是報班學習，但對于培訓機構動則幾千的學費，著實壓力不小。自己不成體系的自學效果低效又漫長，而且極易碰到天花板技術停滯不前！

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總結

總體來說，如果你想轉行從事程序員的工作，Java開發(fā)一定可以作為你的第一選擇。但是不管你選擇什么編程語言，提升自己的硬件實力才是拿高薪的唯一手段。

如果你以這份學習路線來學習，你會有一個比較系統(tǒng)化的知識網絡，也不至于把知識學習得很零散。我個人是完全不建議剛開始就看《Java編程思想》、《Java核心技術》這些書籍，看完你肯定會放棄學習。建議可以看一些視頻來學習，當自己能上手再買這些書看又是非常有收獲的事了。

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