CDH 5.5.0下Hive的操作指南

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Impala 支持针对存储在 HDFS、HBase 或 Amazon S3 中的 Apache Hadoop 数据进行快速、交互式 SQL 查询。除了使用相同的统一存储平台外，Impala 还使用与 Apache Hive 相同的元数据、SQL 语法（Hive SQL）、ODBC 驱动程序和用户界面（Hue 中的 Impala 查询 UI）。这为实时或批处理查询提供了一个熟悉且统一的平台。

《Hadoop 2.6.0-cdh5.5.0：大数据处理的基石》 Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源框架，专用于处理和存储大规模数据，是大数据领域的关键工具。Hadoop 2.6.0-cdh5.5.0是Cloudera公司发布的商业版本，基于Hadoop 2.6.0开发，集成了更多企业级功能，为大数据处理提供了稳定、高效和可扩展的平台。Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）。Hadoop 2.x引入的改进和特性如YARN（资源调度器）、HDFS HA（高可用性）、以及Federation（多NameSpaces划分）显著提升了系统

Hive 操作指南 1. Hive 概念与连接 2. Hive 数据类型 2.1 原子数据类型 2.2 复杂数据类型 2.3 Hive 类型转换 3. Hive 数据库操作 3.1 创建数据库 3.2 删除数据库 4. Hive 表操作 4.1 创建表 4.1.1 使用 LIKE 关键字创建新表 4.2 修改表 4.2.1 新增字段 4.2.2 修改字段 4.2.3 重命名表 4.3 删除表 5. Hive 分区 5.1 添加分区 5.2 删除分区 6. SHOW 语句 7. DESCRIBE 语句 8. 加载数据 9. 表连接 10. 子查询 11. UNION ALL 12. Hive 使

Hive 安装 1.2.1 Linux 环境下基于 MySQL 的 Hive 部署及访问

这份个人整理的操作指南，内容均源自官方资源，确保可用且无需密码访问。通过学习这套指南，掌握CDH的基本配置将不再是难题。但需要注意的是，如果使用虚拟机运行CDH，对机器性能的要求较高。

详细介绍了在Hadoop环境中安装配置Hive的步骤，并探讨了其与MySQL的集成方法，以及一些基本操作。

Hive的配置及操作流程详尽，涵盖安装和使用的各个步骤，确保系统的稳定性和功能完整性。

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。