hive的定义？

一、hive的定义？

hive 是基于 hadoop 的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在 hadoop 中的大规模数据的机制。

hive 数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供 SQL 查询功能，能将 SQL 语句转变成 MapReduce 任务来执行。

二、hive的优缺点？

优点

1.

简单容易上手:提供了类SQL查询语言HQL

2.

可扩展:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统) 一般情况下不需要重启服务Hive可以自由的扩展集群的规模。

3.

提供统一的元数据管理

4.

延展性:Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数

缺点

没有

三、hive的session保持多久？

session的默认有效期为30分钟，可修改默认配置

四、hbase和hive的区别？

HBase和Hive都是Apache Hadoop生态系统中的组件，但是它们的定位和功能存在较大区别，其主要区别如下：

1. 定位不同：

- HBase是NoSQL数据库，主要用于实时读写海量的非结构化和半结构化数据。

- Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于数据查询和分析，支持SQL查询。

2. 数据存储方式不同：

- HBase采用列式存储，数据以列族为基本单位，支持动态列；

- Hive采用行式或列式存储，以文件为基本单位，支持将结构化数据映射到Hadoop上，并利用Hadoop处理文件。

3. 数据处理方式不同：

- HBase可以通过HBase API进行增删改查的操作，支持实时查询和更新；

- Hive属于离线处理，需要将Hive SQL语句翻译成MapReduce程序，因此，通过Hive进行查询操作的响应时间比HBase长。

4. 内存使用方式不同：

- HBase使用B+树索引，在内存中存储部分热数据；

- Hive在数据查询时将数据读入到内存中，支持存储和计算的分离。

总之，HBase和Hive在定位、数据存储方式、数据处理方式以及内存使用方式等方面存在巨大的区别。HBase主要用于大规模、高并发的实时读写海量的非结构化和半结构化数据，而Hive则主要用于离线数据查询和分析，支持通过SQL语言进行数据处理。在实际应用中，选择使用哪一个组件，应根据需求来进行选择和搭配。

五、greenplum和hive的区别？

1. 语法方面：- Greenplum是一个由两个单词组成的名词，没有特别的语法规则。- Hive是一个名词，也可以作为动词使用。2. 意思方面：- Greenplum是一个由Pivotal公司开发的基于PostgreSQL的大规模数据仓库解决方案。- Hive是一个由Apache软件基金会开发的数据仓库软件，可以快速查询和分析大规模数据。3. 用法方面：- Greenplum主要用于处理大规模的数据，支持SQL语言和各种数据类型的处理和查询。- Hive主要用于数据仓库和大数据分析，支持SQL查询和MapReduce编程模型。4. 词性方面：- Greenplum是一个名词，是一个特定的数据仓库解决方案。- Hive既可以是名词，也可以是动词，名词时表示数据仓库软件，动词时表示采集数据。

举例：- Greenplum：我们需要一个高效的大数据处理方案，可以考虑使用Greenplum。- Hive作为名词的例子：我们需要一个数据仓库软件来存储和分析数据，可以考虑使用Hive。- Hive作为动词的例子：我们需要采集大量的数据进行分析，可以使用Hive进行数据采集。

具体用法例句区分

hive的用法例句如下：

1、France, which is often thought of as a hive of anti-Americanism, has a strongly favourable view of the United States.───通常被认为具有反美倾向的法国人，对美国的好感尤为强烈。

2、She's a canny guttersnipe, and the Hive seems to be a second skin for her.───她是个精明的流浪儿，巢穴就像是她的第二层皮肤一样。

3、I ask them to take a poem and hold it up to the light like a color slide or press an ear against its hive.───我问他们拿一首诗并把它的光像一个彩色幻灯片或把一只耳朵在它的蜂巢。

4、When a swarm pours itself out through the front slot of the hive, the queen bee can only follow.───当蜂群从蜂巢前面狭小的出口涌出时，蜂王只能跟着。

5、I'm an asexual being that was assimilated into a, sort of a hive mentality, or a hive collective mentality.───我是一个无性生物，被同化后具有蜂巢状的心智，或者说蜂巢状的集合心智。

6、Unfortunately the police had heard the name of the announcer's son. They attacked the circus like a hive of bees and arrested all involved.───不幸的是，警察听到了报幕员儿子的名字，于是一窝蜂似地突袭了马戏团，逮捕了所有涉案人员。

六、kettle和hive的区别？

KettIe与hive的区别是由它们的定义功能不同，kettle是国外开源ETL工具，支持数据库、FTP、文件、rest接口、hdfs、hive等平台的灵敏据进行抽取、转换、传输等操作，Java编写跨平台，C/S架构，不支持浏览器模式。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

七、hive和hadoop的区别？

Hive和hadoop的区别就是：

Hive是通过SQL语句实现的MapReduce功能，SQL语句的优点是语句简单，不需要过多的程序语句就能实现。可以理解成Hive是通过语句封装之后的hadoop。

1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

　　2.Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

八、hive和sparksql的区别？

功能点上： hive：

1、数据存储

2、数据清洗 spark：1、数据清洗 2、流式计算 hive可以通过Hql方式读hive数据进行数据清洗 spark可以通过sparkSQL或sparkCore方式进行数据清洗，可以读取的数据源包活jdbc,hive，elasticsearch，文件等 所以spark可以取代hive的数据清洗功能，也可以把hive做为数据源 hive的强项在于1、大数据存储，2、通过sql方式进行MapReduce操作，降低大数据使用门槛 spark强项在于1、基于内存的MapReduce操作，速度快2、流式计算（对标产品flink,storm）

九、nosql和hive的区别？

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类sql语句的查询功能；Hive使用Hql作为查询接口，使用HDFS存储，使用mapreduce计算；Hive是非关系型数据库即NoSQL（Not Only SQL）。

关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。

NoSQL（非关系型数据库）

NoSQL现在被理解为 Not Only SQL 的缩写，是对非关系型的数据库管理系统的统称（正因为此，人们通常理解 NoSQL 是 anti-RDBMS）。

NoSQL 与 RDBMS 存在许多不同点，

- 最重要的是NoSQL不使用SQL作为查询语言。

- NoSQL 不需要固定的表模式(table schema)，也经常会避免使用SQL的JOIN操作，一般有可水平扩展的特征。

- NoSQL产品会放宽一个或多个 ACID 属性（CAP定理）

十、hudi与hive的区别？

Hudi（Apache Hudi）和Hive（Apache Hive）都是Apache软件基金会下的开源项目，它们在大数据生态系统中扮演着重要角色，但它们的定位、功能和用途有所不同。

1. **Hudi**：

   - Hudi是一个存储层，旨在提供对HDFS（Hadoop Distributed File System）的高性能、可扩展的数据存储支持。

   - 它支持快速的数据写入、读取和更新操作，并且可以保持数据的增量状态。

   - Hudi提供了数据版本控制和时间旅行功能，允许用户快速回溯到历史数据状态。

   - 它与Spark、Flink等计算框架集成良好，支持事务性写入和读取操作。

   - Hudi适合于需要高吞吐量和低延迟的数据访问场景。

2. **Hive**：

   - Hive是一个数据仓库工具，它建立在Hadoop之上，提供了一个SQL查询接口来查询存储在HDFS上的大规模数据集。

   - Hive将SQL语句转换为MapReduce任务执行，适合于批量处理和分析大数据。

   - Hive提供了元数据存储和管理功能，可以对数据进行分区、分桶等操作，以优化查询性能。

   - Hive适合于数据仓库场景，特别是需要进行复杂查询和数据分析的应用。

**区别**：

- **核心功能不同**：Hudi专注于提供高性能的数据存储和访问机制，而Hive专注于提供数据仓库功能和SQL查询接口。

- **使用场景不同**：Hudi适合需要低延迟数据访问和事务处理的场景，Hive适合需要进行大规模数据批处理和分析的场景。

- **集成和兼容性**：Hudi与Spark、Flink等计算框架集成更紧密，提供了更优的性能支持；Hive则与Hadoop生态系统中的其他工具如Pig、MapReduce等集成。

- **数据模型**：Hudi支持存储结构化、半结构化和非结构化数据；Hive主要是针对结构化数据的存储和查询。

在大数据应用中，Hudi和Hive可以互相补充，为用户提供了灵活的数据存储和分析解决方案。根据具体的业务需求和场景特点，用户可以选择适合的工具来实现数据的高效管理和分析。