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Hive查询资源用了20T hive查询mysql

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hive和mysql的区别全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少 。HBase是非关系型数据库（KV型） ， 对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析 。
Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby 。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试 。
关系型数据库 关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据 ， 因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问 。关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别 。
即这个互联网世界就是数据世界 。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等 。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据 。数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统 。
Pig与HIVE工具类似 ， 都可以用类sql语言对数据进行处理 。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析 。
hive数据导入mysql存在的问题1、由于hive在存储上存在以上情况，当把数据导入mysql会导致一下问题： 字符长度太小的异常 。
2、我也碰到同样问题，测试场景：MYSQL有主键约束 ， 而HIVE数据重复，HIVE到MYSQL过程中出现僵死（未查看详细日志 ， 必然报SQL错误），最后手动杀掉执行进程的 。
3、sqoop导入mysql中表不需要手动创建 。连接到hive的默认数据库后会自动创建的 。
4、导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错 ， 此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的 。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符 ， 使它能够正确的解析文件字段 。
5、恢复到从库；启动复制 。这里的问题是复制起始位点是 aaaa：101，从库上表 t 的数据状态是领先其他表的 。
hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表（Table），外部表（External Table），分区（Partition），桶（Bucket） 。
数据存储位置 。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的 。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中 。数据格式 。
Hive表逻辑上有表的数据和相关的元数据组成 。元数据描述表的结构，索引等信息 。数据通常存放在HDFS中，虽然任意的Hadoop文件系统都能支持 ， 例如Amazon的S3或者而本地文件系统 。
怎样查看hive建的外部表的数据库descformattedtable_name；desctable_name 。电脑常见问题 主板不启动，开机无显示，有显卡报警声 。故障原因：一般是显卡松动或显卡损坏 。处理办法：打开机箱，把显卡重新插好即可 。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表（Table） ， 外部表（External Table），分区（Partition），桶（Bucket） 。Hive 的元数据存储在RDBMS中 ， 一般常用 MySQL 和 Derby 。
分区表 分区表是一种内部表 。分区表通过指定一个或多个partition key，决定数据存放方式，进而优化数据的查询 。每个表可以指定多个partition key ， 每个partition在hive中以文件夹的形式存在 。
hive和mysql的区别是什么?1、全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少 。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive） ， 适合实时查询；而Hive是关系型数据结构 ， 适合做后期数据分析 。
2、Hive 的元数据存储在RDBMS中 ， 一般常用 MySQL 和 Derby 。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中 ， 只能允许一个会话连接，只适合简单的测试 。
3、本质上只是用来存储hive中有哪些数据库，哪些表，表的模式，目录，分区，索引以及命名空间 。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下 。
4、于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据 ， 这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库 。
大数据查询分析技术有哪些?分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析（如机器学习、图计算等） 。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析 ， 而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数 。
大数据技术的体系庞大且复杂 ， 基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等 。
【Hive查询资源用了20T hive查询mysql】数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识 。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析 。

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