hive元数据oracle，hive元数据是什么

程序中的Hive具体是干什么用的呢?

1、hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

2、hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。

3、该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。

4、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。

5、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。

6、HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。由于编写MapReduce程序繁琐复杂，而sql语言比较简单，程序员就开发出了支持sql的hive。hive的出现方便了程序员和没有计算机背景的数据分析人员。

相关问答

Q1: HIVE中导入不同数据的比较?

将数据写入到队列中，然后由单个线程将队列中的数据依次写入hive中，从而避免了多线程同时写入数据的情况。

而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。 数据更新。

Hive提供了类似SQL的连接语义。内连接是应用程序中使用的最常见的join操作，可将它视为默认连接类型。内连接基于连接谓词将两个表（假设为A(CDR)和B（网络日志））的列值合并在一起。

Hive中内部表与外部表的区别：Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。

Q2: 数据库里面mysql和hive区别是什么?

全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。

默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。

MySQL是一种关系数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。

Q3: hive的数据存储在哪里

hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。

其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。

Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。

Hive数据存储在HDFS中，通常位于/user/hive/warehouse下 。如果/user/hive and /user/hive/warehouse 目录尚不存在，则需要创建目录。

Q4: 要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能?

1、计算机编码能力 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。

2、计算机编码能力 实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。

3、学会理解YARN Tex Mesos Zookeeper Zepplin Hue和Oozie是怎样管理Hadoop集群的。利用Spark Streaming Flink和Storm消耗流数据。关于高薪的大数据工程师必掌握的技能，青藤小编就和您分享到这里了。

4、首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。大数据 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Q5: 大数据处理软件用什么比较好

1、Excel Excel 是最基础也最常用的数据分析软件，可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作。SAS软件 SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。

2、常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。

3、Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，可以用于处理Excel数据。使用Spark SQL模块，你可以将Excel文件加载到DataFrame中，并进行各种数据转换和分析操作。

4、大数据分析用什么分析软件？一般基础数据分析用 excel，origin，功能还是比较强大的，大数据分析用SAS， SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS， GAUSS， Minitab， Statistica，FineBI，最新的还有采用Hadoop技术。

5、目前常用的大数据可视化软件与工具包括Tableau、Power BI、ECharts、Seaborn、QlikView。

6、MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。它使用集合和文档，而不是使用行和列。

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