hive為什么是hadoop數(shù)據(jù)倉庫？hadoop和mysql不一樣。嚴(yán)格來說，hadoop和mysql沒有任何關(guān)系，不同的是，hadoop是處理大量數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算框架，而mysql是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，ApacheHadoop:Hadoop是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架，可以用來存儲(chǔ)和處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

hbase概念:非結(jié)構(gòu)化分布式面向列存儲(chǔ)非關(guān)系開源數(shù)據(jù)庫，根據(jù)Google三大論文之一bigtable的功能:為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)采集中多種數(shù)據(jù)類型帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用問題。能做的:存儲(chǔ)大量結(jié)果集數(shù)據(jù)，低延遲隨機(jī)查詢。Sql:結(jié)構(gòu)化查詢語言nosql:非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，列存儲(chǔ)和文檔存儲(chǔ)(低查詢延遲)，

非關(guān)系數(shù)據(jù)庫列存儲(chǔ)(hbase)非關(guān)系數(shù)據(jù)庫文檔存儲(chǔ)(MongoDB)非關(guān)系數(shù)據(jù)庫內(nèi)存存儲(chǔ)(redis)非關(guān)系數(shù)據(jù)庫圖)hive模型(graph)hive和hbase有什么區(qū)別？Hive的定位是數(shù)據(jù)倉庫。雖然也有增刪查，但是它的刪除和查詢對(duì)應(yīng)的是整個(gè)表而不是單行數(shù)據(jù)，查詢延遲高。其本質(zhì)是一個(gè)數(shù)據(jù)分析工具，更方便的利用mr的力量進(jìn)行離線分析。

Hello，HDFS是文件格式，比如FAT32、NTFS，這是底層；HBase是一個(gè)數(shù)據(jù)庫，可以建立在HDFS上，也可以不建立，但是根據(jù)設(shè)計(jì)，建議運(yùn)行在HDFS上。它們的關(guān)系是:hbase是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，hdfs是存儲(chǔ)空間；就是東西和房子的關(guān)系。Hdfs只是一個(gè)存儲(chǔ)空間，全稱是分布式文件系統(tǒng)。從名字就可以知道他的作用。

Microsoft Excel: Excel是一個(gè)應(yīng)用廣泛的電子表格軟件，可以用于數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)可視化和基本的統(tǒng)計(jì)分析。Python:Python是一種流行的編程語言，擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy。R語言:R是一種專門用于統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化的編程語言，廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)界和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。

PowerBI:PowerBI是微軟提供的商業(yè)智能工具，用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為交互式報(bào)告和儀表板，并與其他數(shù)據(jù)源集成。SQL數(shù)據(jù)庫:SQL數(shù)據(jù)庫(如MySQL、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer等。)可以用來存儲(chǔ)和管理大量數(shù)據(jù)，支持使用SQL語言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和分析。ApacheHadoop:Hadoop是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架，可以用來存儲(chǔ)和處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

hadoop嚴(yán)格來說和mysql沒有任何關(guān)系。不同的是hadoop是分布式計(jì)算框架，用來處理大量數(shù)據(jù)，而mysql是數(shù)據(jù)庫用來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的。但是一般來說，用hadoop的數(shù)據(jù)庫并不是mysql等傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)量非常大的時(shí)候，這些數(shù)據(jù)庫的處理速度會(huì)非常慢(即使是集群化的)，會(huì)被hbase等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫取代，在處理大量數(shù)據(jù)的過程中會(huì)相對(duì)穩(wěn)定。

1。使用向外擴(kuò)展而不是向上擴(kuò)展來擴(kuò)展商業(yè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫是非常昂貴的。他們的設(shè)計(jì)更容易擴(kuò)大規(guī)模。要運(yùn)行更大的數(shù)據(jù)庫，你需要購買更大的機(jī)器。事實(shí)上，在市場(chǎng)上經(jīng)?？梢钥吹椒?wù)器廠商將其價(jià)格昂貴的高端電腦稱為“數(shù)據(jù)庫級(jí)服務(wù)器”。但有時(shí)你可能需要處理更大的數(shù)據(jù)集，卻找不到足夠大的機(jī)器。更重要的是，高端機(jī)對(duì)于很多應(yīng)用來說并不經(jīng)濟(jì)。

Hadoop旨在能夠在商業(yè)PC集群上實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展的架構(gòu)。添加更多資源意味著為Hadoop集群添加更多機(jī)器。Hadoop集群的標(biāo)準(zhǔn)是十到數(shù)百臺(tái)計(jì)算機(jī)。事實(shí)上，如果不是出于開發(fā)目的，沒有理由在單個(gè)服務(wù)器上運(yùn)行Hadoop。2.用鍵/值對(duì)代替關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一個(gè)基本原理是將數(shù)據(jù)以一定的模式存儲(chǔ)在具有關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表中。

hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射成一個(gè)數(shù)據(jù)庫表并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)運(yùn)行。它的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，不需要開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，通過類似SQL的語句就可以快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，非常適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。它提供了一系列可用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)的工具，ETL是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析Hadoop中存儲(chǔ)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。

(2).hive是基于hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射到一個(gè)表中，并提供類似SQL的查詢功能。(3).hive是建立在hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫:HQL語句作為查詢接口，HDFS用于存儲(chǔ)，mapreduce用于計(jì)算。(4)的本質(zhì)。Hive是將HQL轉(zhuǎn)換成MapReduce的程序。(5)良好的靈活性和擴(kuò)展性:支持UDF，自定義存儲(chǔ)格式。

在我們的一些應(yīng)用中，經(jīng)常不可避免的要與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互，但是在我們的hadoop中，有時(shí)需要與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互，比如數(shù)據(jù)分析的結(jié)果存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，或者在HDFS上讀寫數(shù)據(jù)庫的信息，但是數(shù)據(jù)庫是由MapReduce直接操作的，這在真正的開發(fā)中還是不多見的。一般我們會(huì)用Sqoop來移入移出數(shù)據(jù)，用Hive來分析數(shù)據(jù)集，在大多數(shù)情況下，直接使用Hadoop訪問關(guān)系數(shù)據(jù)庫可能會(huì)造成更大的數(shù)據(jù)訪問壓力，尤其是在數(shù)據(jù)庫或者單機(jī)的情況下，情況可能會(huì)更糟糕，在集群模式下壓力會(huì)相對(duì)小一些。