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hive数据二次分析,对数据仓库hive中的数据进行查询分析

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某电商公司双11 数据 分析以及为什么用预测hive，Hive是目前大型数据域中事实上的SQL标准 。它的底层默认是基于MapReduce的 ， 但是由于MapReduce的速度比较慢，近年来新的SQL查询引擎层出不穷，包括SparkSQL、HiveOnTez、HiveOnSpark等等，SparkSQL不同于HiveOnSpark，SparkSQL是一个基于Spark计算引擎的查询引擎，由Spark自己开发，可以用来查询各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC和RDD 。
1、程序中的Hive具体是干什么用的呢?Hive是基于Hadoop平台的仓库盘点工具，具有海量数据存储、横向可扩展、离线批处理等优势 ， 解决了传统关系仓库无法支持海量数据存储、横向可扩展性差的问题 。但是，Hive 数据 storage和数据 processing依赖于HDFS和MapReduce 。所以Hive在进行数据 offline批处理时，需要先将查询语言转换成MR任务，由MR批处理返回结果，所以Hive无法满足 。
2、好玩的大 数据之18:Hive实验1(使用loaddata导入 数据到外部表和内部表...hivecreatetableifnotexists ` test _ 01 `( ` id ` int，` name`String，` age`INT，` score ` float)rowformatdelimitedfieldterminatedby，STOREDASTEXT`test_02`(`id`int，` name`String，
scorefloatrowformatdefinitedfieldterminedby，storestext 如下:1，张，20，1202，赵，19，1193，钱，18，1184，李，21，121 vi/ 。
3、某电商双11 数据 分析与预测为什么会用到 hive,可不可以直接用Hadoop?一个垫子上的双十一-3分析为什么用了预报却没用？哪里来的-3分析直接？首先明确Hive和Hadoop的关系:1 。Hadoop是一种存储、读取和处理海量数据的技术 。你可以等价的理解为个人PC的文件系统，但是它所承载的数据远远超过一两个硬盘所能存储的；2.Hive是一个构建在Hadoop上的工具，通过编写SQL语句来部分实现Hadoop的功能 。也就是说 ， Hadoop具备了Hive所具备的所有能力，但是Hive提供了一套描述工具，让你用一种更具可读性和普适性的方式来描述你想要解决的问题 ， 然后Hive将其转化为Hadoop的底层逻辑来最终解决问题 。
4、 hive提供的是什么服务 hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具 ， 用于提取、转换和加载数据，可以存储、查询和分析存储在Hadoop中 。hive 数据仓库工具可以将结构化的数据文件映射到数据 library表中，并提供SQL查询功能，可以将SQL语句转换成MapReduce任务执行 。Hive的优势是学习成本低，可以通过相似的SQL语句实现快速的MapReduce统计，让MapReduce更简单，不需要开发专门的MapReduce应用 。
【hive数据二次分析,对数据仓库hive中的数据进行查询分析】简介hive是一套基于Hadoop的数据warehouse分析system，它提供了丰富的SQL查询方法给分析存储在Hadoop分布式文件系统数据: 。可以将SQL语句转换成MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析的所需内容 。这套SQL简称HiveSQL，让不熟悉mapreduce的用户也能轻松使用SQL语言进行查询、汇总和分析 数据 。

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