文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

Hive vs. MySQL：为何Hive是海量数据的更优选择？

引言：大数据时代的数据处理挑战 Hive vs. MySQL：为何Hive是海量数据的更优选择？ 你是否曾想过，每天我们产生的数据量，已经庞大到难以想象？...因此，Hive的更新本质上是生成新数据文件并替换旧文件的过程。...虽然单次查询可能需要分钟级甚至小时级完成，但这种延迟在离线分析场景中是完全可接受的。 电商数据仓库：维度建模的大规模实践 电商平台的数据仓库是Hive另一个典型应用场景。...这对于需要高并发写入和实时更新的场景（如金融交易系统）来说，仍然是一个明显的不足。 事务支持是另一个需要权衡的领域。Hive最初缺乏完整的事务机制，主要通过最终一致性模型处理数据。...另一个激动人心的方向是Hive在机器学习和人工智能生态中的角色强化。

21710
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    MySQL数据导入Hive-Java

    文章来源:http://www.study-java.cn/ 上一篇文章我们使用通过beeline执行一些常规的HQL，今天这一篇文章主要来看如果通过Java将MySQL数据导入到Hive中。...Sqoop Sqoop并不在这篇文章的范围内，拿出来说的原因是，公司数据研发部门是通过Sqoop将数据库数据导入到Hive中，其原理是将数据库数据导入到HDFS中临时存储， 然后在将文件导入到Hive中...而笔者并没有采用这种方式，原因很简单，我的目的是学习Hive，过多的用这些工具会增加了我的学习工具成本，所以我看了Sqoop的原理后，准备模仿一下，简单的 实现数据的导入，过程如下: 连接MySQL 查询导入的数据...调用Hadoop的API将数据存入到HDFS中 将HDFS文件导入到Hive中 查询MySQL数据 这里我查询用户表的用户名称，年，月，日，并将结果集存入ResultSet中 String...之后，笔者发现他和Hadoop的区别在于:Hadoop是操作HDFS，也不是不能存到数据库中，但是我们需要了解Hadoop封装的类，但是Hive虽然也是将数据存入HDFS，但是你只是需要知道HQL操作即可

    2.6K20

    【Hive】Hive简介

    而启动MapReduce是一个高延迟的一件事，每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间，这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。...所以，往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中（如果数据是在HDFS上；但如果数据是在本地文件系统中，那么是将数据复制到表所在的目录中）。...外部表： Hive中的外部表和表很类似，但是其数据不是放在自己表所属的目录中，而是存放到别处，这样的好处是如果你要删除这个外部表，该外部表所指向的数据是不会被删除的，它只会删除外部表对应的元数据；而如果你要删除内部表...由于Hive的元数据需要不断的更新、修改，而HDFS系统中的文件是多读少改的，这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。...但是Hive到目前也不支持更新（这里说的是对行级别的数据进行更新），不支持事务；虽然Hive支持建立索引，但是它还不能提升数据的查询速度。

    1.8K60

    0803-什么是Apache Ranger - 5 - Hive Plugin

    在阅读本文前，建议先阅读前面的文章： 《0741-什么是Apache Ranger - 1》 《0742-什么是Apache Ranger - 2》 《0745-什么是Apache Ranger -...3》 《0800-什么是Apache Ranger - 4 - Resource vs Tag Based Policies》 本文主要介绍Ranger中的Hive Plugin，当你尝试在Hive中创建或修改...实际情况你可能还需要为HDFS，HBase，Kafka安装插件，但本文重点介绍Hive Plugin。 那么什么是插件，它有什么作用呢？...Ranger的Hive插件实际上是在HiveServer2中附上一小段代码，可以执行Ranger策略正常运行所需的额外功能。如下图所示是每个组件之间的关系： ?...，因此Ranger的Hive Plugin实际上是Kafka中“ATLAS_HOOK” Topic的Producer 要使上面两个操作都能执行，需要在Ranger中设置策略以确保hive用户可以写数据到

    1.6K10

    Hive、SparkSQL是如何决定写文件的数量的？

    ---- Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持，用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件，两种方式在写文件的时候有一些区别： 1....Hive 1.1 without shuffle Hive在通过SQL写文件是通过MapReduce任务完成的，如下面这个例子： hive> insert into table temp.czc_hive_test_write...从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer，由于最终写数据的过程是在reducer中完成，所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。.../czc_spark_test_write/part-00001-0db5ce49-fb85-4c15-bac8-fa2213a03203-c000 col1_value 2 可以发现即使是同一条语句...不同的是，Spark在执行shuffle过程的时候，会为每一个shuffle的key启动一个任务来写数据，上例中的key game_id在源数据source_table的分布情况是共有26个不同的key

    1.1K10

    什么是Hive？请简要解释其作用和用途。

    什么是Hive？请简要解释其作用和用途。...Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，用于将结构化的数据映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并支持高效的数据查询和分析。...Hive的主要作用和用途是将大规模的数据集存储在Hadoop集群中，并提供一种简单和直观的方式来查询和分析这些数据。...它的设计目标是为那些熟悉SQL的开发人员和分析师提供一个熟悉的界面，使他们能够利用Hadoop的强大分布式计算能力来处理和分析大规模的结构化和半结构化数据。...下面是一个具体的案例，演示了如何使用Hive进行数据查询和分析。 假设我们有一个存储在Hadoop集群中的日志文件，其中包含了用户的访问记录。我们想要统计不同用户的访问次数，并按照访问次数降序排序。

    53410

    Apache Hive 是怎样做基于代价的优化的？

    但是 RBO 还不够好： 规则是基于经验的，经验就可能是有偏的，总有些问题经验解决不了 不太可能列出所有经验，事实上这些规则也确实是逐渐充实的 Hive 里的 CBO Hive 在 0.14 版本引入了...Hive 的数据是存在 HDFS 上的，所有对 HDFS 上的数据的读写都得经过 HDFS，而不能直接操作磁盘。...Hive 是怎么利用 Calcite 做的 CBO ? Hive 在 0.14 版本终于引入了 CBO，这个在传统关系数据库里几乎是标配的东西。 早期的包结构和依赖的项目名是这样： ?...从名字不难猜出，Hive 是想定义自己的 cost funciton，不想用 Calcite 默认的 cost function。 是有多差啊，还不想用。看一眼，长这样： ?...CBO 相较于 RBO，是一种更加准确和高效的优化方法 Hive 通过 Calcite 灵活的架构，很方便的实现了 CBO 需要明智的收集足够的数据分析结果来帮助 CBO Hive 的代价模型还不够完美

    1.3K20

    Hive Tips Hive使用技巧

    也正因如此，Hive实际上是用来做计算的，而不像数据库是用作存储的，当然数据库也有很多计算功能，但一般并不建议在SQL中大量使用计算，把数据库只当作存储是一个很重要的原则。...例如：现在要对三个表A、B、C进行处理，Hive QL是： select T1., T2. from (select id, name from A) T1 join (select id, price...1、使用UDF （a）如果是已经上传到Hive服务器的UDF，可以直接用 create temporary function dosomething as 'net.hesey.udf.DoSomething...五、笛卡尔积 Hive本身是不支持笛卡尔积的，不能用select T1., T2.* from table_1, table_2这种语法。...., T2. from (select * from table1) T1 join (select * from table2) T2 on 1=1; 其中on 1=1是可选的，注意在Hive的Strict

    1.5K80

    Hive篇---Hive使用优化

    一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...： set hive.exec.mode.local.auto=true; 注意： hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M 表示加载文件的最大值...= true; （该参数为true时，Hive自动对左边的表统计量，如果是小表就加入内存，即对小表使用Map join）（默认左边的加载到内存中去） 相关配置参数： hive.mapjoin.smalltable.filesize...： map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata 是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false（自动优化解决思路如下...桶的个数是Reduce的个数。 8.

    3.9K11
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券