Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它将SQL语言转化为MapReduce任务，并在Hadoop集群上运行。 它提供了类似于SQL的查询和分析接口，使得非专业开发人员可以通过简单的SQL语句访问分布式存储中的大数据，从而实现数据分析和查询。 Hive 是建立在 Hadoop 上的 数据仓库 基础构架。对于有一定基础的 大数据学习 者来讲，Hive是必须掌握的核心技术。 推荐教程： 2023新版大数据入门到实战教程，大数据开发必会的Hadoop、Hive，云平台实战项目全套一网打尽_ 1、什么是Hive？ （1）Hive的定义 Hive一个可以将结构化的数据文件映射为一张 Hive 优化查询速度的方法有很多，你可以记下： 使用分区表和分桶表： 合理的分区和分桶可以大大减少查询数据量，提高查询效率。 避免使用 select *： 尽量只选择需要的列，避免查询不必要的数据，可以加快查询速度。 Hive可以认为是MapReduce的一个包装，把好写的HQL转换为的MapReduce程序，本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表是纯逻辑表。 hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。 最近笔者在某客户线上生产环境就频繁多次遇到了该问题，某些HIVE SQL 作业（底层非HIVE ACID事务表），因为迟迟获取不到HIVE锁导致作业长时间卡死，最后运维人员不得不登录hs2后台手动通过命令查找并释放死锁，才最终解决问题。 Mar 15, 2018 · 3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。 5) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 缺点： 再来看看hive。 hive 官网有描述，“Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL. ”，hive的定位是数据仓库，其提供了通过 sql 读写和管理分布式存储中的大规模的数据，即 hive即负责数据的存储和管理（其实依赖的是底层的hdfs文件系统或s3等 自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢！ 流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。 但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。 这个语句将从表 `othertable` 中选择列 `col1`、`col2` 和 `col3` 的数据，并将其插入到表 `mytable` 中。 如果目标表是分区表，可以使用 `PARTITION` 子句指定要插入的分区。例如，可以使用以下语句向一个分区表中插入一行数据： 1. ”，hive的定位是数据仓库，其提供了通过 sql 读写和管理分布式存储中的大规模的数据，即 hive即负责数据的存储和管理（其实依赖的是底层的hdfs文件系统或s3等 自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢！ 流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。 但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。 这个语句将从表 `othertable` 中选择列 `col1`、`col2` 和 `col3` 的数据，并将其插入到表 `mytable` 中。 如果目标表是分区表，可以使用 `PARTITION` 子句指定要插入的分区。例如，可以使用以下语句向一个分区表中插入一行数据：. Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。 Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。 这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 2. 1.

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