Hive 基本概念,
Hive 是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive的本质是:将 HQL 转化成 MapReduce 程序。
优点
缺点
1.Hive的HQL表达能力有限
- 迭代式算法无法表达。
- 数据挖掘方面不擅长,由于MapReduce数据处理流程的限制,效率更高的算法却无法实现。
2.Hive的效率比较低
- Hive自动生成的MapReduce作业,通常情况下不够智能化。
- Hive调优比较困难,粒度较粗。
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