Hive版本差异

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。

SQL Server 2008 R2 版本功能对比 SQL Server 2008 R2 提供多种版本，每个版本都针对不同的用户需求和预算进行了优化。以下表格概述了各个版本支持的主要功能，方便您根据实际情况选择最合适的版本： | 功能 版本 | Enterprise | Datacenter | Business | Web | Standard | Workgroup | Express ||---|---|---|---|---|---|---|---|| 数据支持 | 不限 | 不限 | 不限 | 10GB | 不限 | 不限 | 10GB || 处理器支持 | 操作系统最大值 | 操作系统最大值 | 4 个插槽 | 4 个插槽 | 4 个插槽 | 2 个插槽 | 1 个处理器 || 内存支持 | 操作系统最大值 | 操作系统最大值 | 64GB | 64GB | 64GB | 16GB | 1GB || 高可用性 | AlwaysOn 可用性组、数据库镜像、日志传送 | AlwaysOn 可用性组、数据库镜像、日志传送 | 数据库镜像、日志传送 | - | 数据库镜像、日志传送 | 数据库镜像 | - || 商业智能 | Power Pivot、Analysis Services、Reporting Services、Integration Services、Master Data Services | Power Pivot、Analysis Services、Reporting Services、Integration Services、Master Data Services | Reporting Services、Integration Services | Reporting Services | Reporting Services、Integration Services | - | - || 安全性 | 透明数据加密、审计、数据加密 | 透明数据加密、审计、数据加密 | 审计、数据加密 | 审计、数据加密 | 审计、数据加密 | 审计 | - | 请注意： 以上表格仅列出了部分主要功能，并非详尽无遗。建议您查阅 Microsoft 官方文档获取更详细的版本功能信息。

Flume是Cloudera提供的分布式日志采集、聚合和传输系统，具备高可用性和可靠性。它支持定制化数据发送方，用于收集各类数据，并提供简单处理功能，能够将数据写入多种可定制的接收端。目前Flume分为两个版本，Flume-og（0.9X系列）和经过重大重构的Flume-ng（1.X系列），两者在架构和功能上有显著差异，使用时需注意区分。

此版本 Spark 2.3.1 为无 Hive 版本，使用 Maven 重新编译 Spark 源代码，可用于实现 Hive on Spark 功能。

为确保 FineBI 与不同 Hive 版本的兼容性，需使用对应版本的驱动包。下表列出了 FineBI 连接 Hive 1.2、2.1.1、2.1.2 和 2.3 版本所需的驱动包信息： | Hive 版本 | 驱动包 || -------- | -------------------------------------- || Hive 1.2 | hive-jdbc-1.2.1.jar || Hive 2.1.1 | hive-jdbc-2.1.1.jar || Hive 2.1.2 | hive-jdbc-2.1.2.jar || Hive 2.3 | hive-jdbc-2.3.0.jar, hive-exec-2.3.0.jar | 请根据您所使用的 Hive 版本选择对应的驱动包，并在 FineBI 中进行配置。

协助开发人员优化应用程序，使其在设计上更加坚固、性能更显著，同时分析SQL Anywhere 7.0及8.0版本在应用开发中的差异影响。

在大数据处理领域，Hadoop、HBase和Hive是核心组件，共同构建了高效可扩展的数据处理框架。档详细探讨了它们之间的版本兼容性及重要性。 Hadoop 是Apache基金会的开源项目，提供分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，支持大数据存储和处理。Hadoop的更新可能影响到HBase和Hive的支持情况，版本匹配至关重要。 HBase 是基于Hadoop的分布式列式数据库，适合实时查询大数据。它与特定版本的Hadoop有协同依赖关系，版本兼容性需注意。 Hive 是Facebook开发的数据仓库工具，使用SQL-like查询语言（HQL）转换为MapReduce任务，用于大数据分析。Hive与Hadoop和HBase的兼容性影响数据存储和查询，版本匹配确保系统稳定运行。 版本兼容性 涉及API变更、依赖库升级和接口调整，必须确认所有组件的版本相互兼容，避免数据丢失和性能问题。在升级或部署时，务必查阅官方文档和社区指南确认版本兼容性。

Hive学习笔记的最新版本 一、Hive简介 Hive是建立在Hadoop基础上的数据仓库工具，提供一种简便的方式处理存储在Hadoop文件系统（HDFS）中的大数据集。它允许使用类似SQL的语言（称为HiveQL）进行数据查询和分析。Hive的设计目标在于简化大数据处理，使得非编程背景的数据分析师也能够轻松应对大规模数据。 二、数据库与数据仓库的区别 存储目的： 数据库主要用于事务处理，即日常的增删改查操作。 数据仓库则专注于数据分析，通常包含历史数据，用于生成报表和分析报告。 数据更新： 数据库支持频繁的数据更新。 数据仓库更偏向于批量加载数据，更新频率相对较低。 数据模型： 数据库通常采用规范化的数据模型来减少数据冗余。 数据仓库则更倾向于使用反规范化的数据模型以提高查询性能。 数据量： 数据库通常处理较小的数据集。 数据仓库则处理PB级别的大数据集。 三、Hive数据仓库的理论概念 Hive数据仓库的核心概念包括：1. 数据库：逻辑上对表进行组织的方式。2. 文件：实际存储数据的基本单位。3. 表：数据的主要组织形式，类似于关系型数据库中的表。4. 视图：虚拟表，基于一个或多个表或视图的SQL语句。5. 索引：用于加速数据检索的过程。 四、Hive在Hadoop生态系统中的重要性 Hive在Hadoop生态系统中扮演着关键角色，提供以下关键功能：1. SQL接口：使得用户可以使用类SQL语言（HiveQL）来查询Hadoop中的数据。2. 数据抽象：通过定义表和视图等概念，隐藏了底层文件系统的复杂性。3. 元数据管理：维护有关表和分区的信息，以及它们在HDFS中的位置。 五、Hive体系结构 客户端（Client）：用户与Hive交互的前端，可以是命令行工具、Web UI或其他工具。 元数据存储（Metastore）：存储关于表定义、分区和其他元数据信息。 内嵌Metastore：适用于开发和测试环境，使用本地的Derby数据库。 本地Metastore：用于生产环境。

Apache Spark是Apache软件基金会下的开源大数据处理框架，以高效、灵活和易用性著称。\"spark--bin-hadoop2-without-hive.tgz\"是专为Hadoop 2设计的Spark二进制发行版压缩包，不包含Hive组件，适用于无需Hive环境的系统部署和运行。Spark核心概念包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和Dataset，架构涵盖Master、Worker节点及Executor，支持Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等组件。与Hadoop集成，可读写HDFS数据，同时兼容YARN资源管理系统。

在 Access 数据库中，比较两个结构相同的表并生成差异数据，可以使用 SQL 查询实现。 方法一：使用 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 使用 LEFT JOIN 查询从左表（表1）中查找存在于右表（表2）中不存在的数据。 使用 RIGHT JOIN 查询从右表（表2）中查找存在于左表（表1）中不存在的数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 方法二：使用 NOT IN 查询表1中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表2中存在的记录，得到表1相对于表2的差异数据。 查询表2中所有记录，并使用 NOT IN 子句排除表1中存在的记录，得到表2相对于表1的差异数据。 通过 UNION ALL 将两个查询结果合并，得到完整的差异数据。 生成差异数据： 将上述查询结果保存到新的表或查询中，即可生成差异数据。