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。
apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 二进制发行版概述
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Apache Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,专为查询、管理和处理存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据集而设计。Hive提供了类似SQL的查询语言(HQL),使数据分析人员可以轻松分析大数据,无需深入了解MapReduce或Java编程。apache-hive-2.3.2-bin.tar.gz是Apache Hive 2.3.2版本的二进制发行版,包含了所有运行Hive所需的文件和组件。Hive的核心架构由CLI(Command Line Interface)、Metastore、Driver、Compiler、Execution Engine和Hcatalog组成,每个组件负责不同的任务,如SQL解析、执行计划生成和任务调度。Hive还支持数据分区、分桶、数据倾斜处理和多种存储格式,如TextFile、RCFile、Parquet和ORC。
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Apache Hive 概述
Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,支持通过 SQL-like 查询语言(HQL)对大规模数据集进行分析和管理。它使非 Hadoop 专家也能轻松操作存储在 HDFS(Hadoop Distributed File System)中的数据。
关键组件和特性
Hive Metastore:
存储和管理元数据(表结构、分区信息、列属性等)。
元数据通常保存在关系型数据库中(如 MySQL)。
Hive CLI (命令行接口):
通过命令行输入 HQL 语句来执行查询和管理数据仓库。
Hive Server:
提供远程访问接口,支持通过 Beeline 和 JDBC/ODBC 进行连接。
HQL (Hive Query Language):
类似 SQL,但为大数据处理进行了优化,支持 DDL、DML 和 DCL 操作。
MapReduce 集成:
HQL 查询会转化为 MapReduce 任务进行数据处理。虽然 Hive 支持其他计算引擎(如 Tez 和 Spark),但 MapReduce 是 Hive 2.1.0 的默认执行引擎。
分区与桶化:
分区:按列值将大表划分为逻辑子集,提高查询性能。
桶化:进一步在每个分区内分组,优化 JOIN 操作。
数据存储格式支持:
支持多种格式,如 TextFile、RCFile、Parquet 和 ORC,每种格式具有不同的压缩和列存储优势。
安装文件:apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz
该文件包含 Apache Hive 2.1.0 运行所需的所有二进制组件,用户可直接解压后使用。
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