什么是HIVE
Hive是一个用于分析结构化数据的数据仓库系统。它是建立在Hadoop之上的。它由Facebook开发。
Hive提供了读取、写入和管理存储在分布式存储中的大型数据集的功能。它运行类似SQL的查询,称为HQL(Hive查询语言),这些查询会在内部转换为MapReduce作业。
使用Hive,我们可以跳过传统方法编写复杂的MapReduce程序的要求。Hive支持数据定义语言(DDL)、数据操纵语言(DML)和用户定义函数(UDF)。
Hive的特点
以下是Hive的特点:
- Hive快速且可扩展。
- 它提供类似SQL的查询(即HQL),它们会隐式转换为MapReduce或Spark作业。
- 它能够分析存储在HDFS中的大型数据集。
- 它支持多种存储类型,如纯文本、RCFile和HBase。
- 它使用索引加速查询。
- 它可以处理存储在Hadoop生态系统中的压缩数据。
- 它支持用户定义函数(UDFs),用户可以提供自己的功能。
Hive的限制
- Hive无法处理实时数据。
- 它不适用于在线事务处理。
- Hive查询具有较高的延迟。
Hive和Pig的区别
Hive | Pig |
---|---|
Hive常被数据分析师使用。 | Pig常被程序员使用。 |
它遵循类似SQL的查询语言。 | 它遵循数据流语言。 |
它可以处理结构化数据。 | 它可以处理半结构化数据。 |
它工作在HDFS集群的服务器端。 | 它工作在HDFS集群的客户端端。 |
Hive比Pig慢。 | Pig比Hive快。 |