Apache Hive在CDH中的优化技巧

Apache Atlas 是一个开源的数据治理平台，主要用于元数据管理、数据血缘、数据安全和数据质量监控。在 Apache Atlas 2.1.0 版本中，进一步优化了与 CDH（Cloudera Data Hub）6.3.1 的兼容性，适用于大规模数据环境。CDH 6.3.1 是 Cloudera 提供的企业级大数据平台，包含 Hadoop、HBase 和 Spark 等多个组件，优化了性能与最新的组件版本，提供全面的数据处理和分析方案。Apache Atlas 2.1.0 编译在 CDH 6.3.1 上，确保与平台的深度集成和功能利用。 关键知识点 元数据管理：Apache Atlas

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

适用于存储和处理大型数据集的开源数据仓库平台

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。

《Apache Hive 编程指南》提供有关使用 HiveSQL 汇总、查询和分析 Hadoop 分布式文件系统上的大数据集合的分步说明。

Apache Tez 是一个轻量级并行框架，它专为 Apache Hadoop 而设计，它提供了高性能、可伸缩性和低延迟。 Hive LLAP 是一种轻量级事务处理引擎，它允许您在 Hive 中快速有效地执行查询。它利用 Apache Tez 的并行处理能力，可以显著提高 Hive 查询的性能。 将 Hive LLAP 与 Apache Tez 结合使用可以帮助您提高数据仓库和分析应用程序的性能。

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hive-0.8.1.tar.gz 是 Apache Hive 数据仓库软件 0.8.1 版本的源代码。

Apache Hive 2.3.2 源码下载文件现已可供获取，该版本包含了最新的功能和改进，适用于需要定制化大数据解决方案的开发者和研究人员。