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。
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Apache Hive是大数据处理领域的一个重要组件，专门用于查询、分析和管理结构化及半结构化数据。Hive基于Hadoop开发，提供类似SQL的Hive Query Language（HQL），使非程序员也能轻松进行大数据分析。Apache Hive 2.3.4是该项目的稳定版本，包含多项性能优化和改进。Hive的核心概念包括元数据管理、HQL查询语言、支持多种文件格式的Hive表、分区和桶优化策略、以及多种执行引擎选择。
Hive
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2024-10-21
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Tez是Apache推出的DAG计算框架，它源于MapReduce框架。核心思想是将Map和Reduce操作拆分为更小的元操作，如Map拆分为Input、Processor、Sort、Merge和Output，Reduce拆分为Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output。这些元操作可以灵活组合形成新的操作，最终组装成一个大的DAG作业。Tez的主要特点包括： （1）Apache二级开源项目 （2）运行在YARN之上 （3）适用于DAG应用，可替代Hive/Pig。
Hive
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apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 二进制发行版概述
Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，允许用户通过类SQL语法查询和管理大规模结构化数据。在大数据处理领域，Hive提供了灵活、可扩展的框架，使数据分析人员能够分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。Hive 3.1.2是稳定版本之一，引入了多项性能优化和新功能。压缩包包含了Hive的可执行文件、库文件、配置文件和必要的脚本，用于快速部署和运行Hive服务。升级Jetty到9.4.24.v20191120解决了安全问题，确保企业环境中Hive服务的安全性和稳定性。
Hive
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下载的Hadoop2单元测试工具apache-mrunit-1.1.0-hadoop2-bin.tar.gz，其使用方式与JUnit相似。需要此工具的朋友可以直接下载使用。
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Storm提供了一组通用原语，用于分布式实时计算中的流处理，实时处理消息并更新数据库。这是一种管理队列及工作者集群的方式。Storm还支持连续计算，对数据流进行连续查询，并在计算时将结果以流的形式输出给用户。此外，它可用于分布式RPC，以并行方式运行复杂的计算。
Storm
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