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hadoop - 既然 HDFS 已经提供了数据存储,为什么还要 Hive?

coder 2024-01-09 原文

我已经开始学习Hadoop。我知道HDFS提供分布式存储系统,而Mapreduce用于数据处理。现在我正在阅读Hadoop生态系统。 从Hive的定义来看,它是一个建立在hadoop之上,提供类SQL接口(interface)的数据仓库。

我的问题是当 hadoop 提供容错的分布式 HDFS 时,为什么要配置单元? Hive 会取代 HDFS 吗?

hive是只提供sql接口(interface)还是也提供存储?

最佳答案

Hive 不会取代 HDFS。 Hive 为存储在 HDFS 中的数据提供了 sql 类型的接口(interface)。它主要用于查询和分析存储的数据。从某种意义上说,Hive 实际上消除了很多样板代码,如果您使用 mapreduce,则必须编写这些代码。例如,只需考虑如何在 mapreduce 中创建不同类型的联接(左、右、分桶)或按子句分组或任何其他 sql 子句,您就会得到答案(您的代码行很容易扩展到 100 行) . Hive 提供了开箱即用的功能。您不需要在 mapreduce 中编写那些冗长的程序。 Hive 已经为您做到了。

需要注意的是,Hive 本身在幕后使用 Mapreduce。因此,任何 group by、count、join 都只会转换为 mapreduce 作业。不过,您可以将其更改为 Tez/Spark。

对于你的第二个问题,hive 不提供任何存储,它只是使用一个数据库(默认为 derby,如果你想使用不同的数据库,MySQL 是一个不错的选择)作为 metastore 只是存储与相关的元数据表、分区、 View 、存储桶等。(元数据类似于表的位置、表中存储的数据类型、表的分区信息、创建日期、修改日期等。)您使用 hive 创建。

关于hadoop - 既然 HDFS 已经提供了数据存储,为什么还要 Hive?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51533051/

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