探索 Hive 0.13.1-cdh5.3.6 功能

zookeeper-cdh5.3.6，解压后修改相关配置文件即可使用。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可将结构化数据文件映射为数据库表，提供简单的SQL查询功能，能将SQL语句转换为MapReduce任务运行。其优点是学习成本低，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，无需开发专门的MapReduce应用，非常适合数据仓库的统计分析。

深入探讨 Hadoop 2.5.0-cdh5.3.6 版本的源码，分析其架构设计、核心模块和关键功能实现。

记录了在 CentOS 6.5 操作系统下编译 Hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 版本 Native 库的步骤，并提供了编译完成的 Native 库文件。

hive-1.1.0-cdh5.5.0 版本的源代码，打包为 .tar.gz 格式。

CDH 5.5.0环境下的Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，主要通过SQL查询语言处理大数据。它支持多种数据格式，并与Hadoop生态系统其他工具无缝集成。详细介绍了在CDH 5.5.0环境中启动和操作Hive的方法，包括Metastore服务和HiveServer2服务的启动方法，以及如何通过更改端口号和日志路径在同一主机上启动多个实例。

CDH5与CDH6 Hive版本不兼容特性解析 在 CDH5 和 CDH6 之间进行升级时，Hive 版本存在一些不兼容的特性，需要特别注意。其中最显著的变化涉及 UNION 和 UNION ALL 操作符。 UNION 与 UNION ALL 行为差异 在 CDH5 中，Hive 的 UNION 操作符会自动去除重复数据，等同于 UNION DISTINCT。然而，CDH6 中的 UNION 操作符行为发生了改变，不再自动去重。 为了保持与 CDH5 相同的行为，在 CDH6 中需要显式使用 UNION DISTINCT 或者使用 UNION ALL 来保留所有数据。 升级注意事项 检查现有查询: 升级前，仔细检查所有使用 UNION 的 Hive 查询，确认其是否需要去重。 修改查询语句: 根据需要，将 UNION 修改为 UNION DISTINCT 或 UNION ALL。 测试验证: 升级后，对修改后的查询进行测试，确保结果符合预期。 总结 了解 CDH5 和 CDH6 中 Hive 版本之间的差异对于平滑升级至关重要。特别是 UNION 和 UNION ALL 行为的变化，需要谨慎处理，以避免数据错误。

《深入探索Hive技术》是一本专注于Hive技术的书籍，专为大数据处理和分析而设计。Hive是建立在Hadoop生态系统上的数据仓库工具，通过类SQL语言（HQL）对大规模分布式数据集进行查询和管理。本书为读者提供了全面的Hive学习资源，帮助他们掌握在大数据环境中利用Hive进行高效的数据操作。与Hadoop紧密集成，本书详细介绍了如何构建和优化Hive查询，解决实际项目中的数据处理问题。涵盖Hive架构、HQL语法、表管理、数据类型与函数、数据加载与导出、性能优化、与外部系统集成、安全与权限、案例研究等核心内容。

Hive是CDH中一款基于Hadoop的数据仓库工具，可将结构化数据文件映射为数据库表并提供SQL查询功能。通过将SQL语句转换为MapReduce任务，Hive简化了MapReduce统计分析，无需开发专门的应用程序。了解如何优化Hive在CDH中的性能，提升您的数据仓库分析效率。