「hive项目」 百亿级实时大数据分析项目,为什么不用Hadoop

hive项目： 百亿级实时大数据分析项目,为什么不用Hadoop-百度知道

展开全部 谁说百亿级大数据分析不用Hadoop了，是你不用的吧，Hadoop是最普遍的大数据分析工具了，大部分人都在用这个的。也是被认为学习大数据必须要学习的课程的，Hadoop是很流行的一个大数据分析工具。柠檬学院大数据。...

hive项目： Hive上的信息都可靠吗？有人通过这个实践过了吗？

放心啦，完全OK的，在Hive的App上搜索自己感兴趣的项目，然后就按照上面提供的方式去联系，有电话也有电子邮件。还有一些活动是可以直接从报名入口参加的。你可以搜Hive的薇博，上面好多人的反馈，都超级棒。

其他答案:你好！ 我在Hive上报名了韩国的一个游学项目，然后被淘汰了！因为年龄超标了，可惜啊~ 仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

其他答案:我也关注好久了，看有好多人报名，应该是没问题的。

hive项目： Hive上有比较好玩的项目吗？

好玩的正经不少呢，我平时随便翻翻，就看见过有招去英国修古堡的，还有去照顾白象宝宝，徒步探险，到农场当志愿者等等等等，看的都忒心动了。

其他答案:手机打开网页，百度，然后搜索游戏商店。下载一个游戏商店，然后在商店里面找游戏就好吧！

hive项目： Hive上都有什么类型的游学项目体验啊？ 爱问知识人

上面说的都对，比如兴趣爱好类的，就可以去斯里兰卡学潜水，去日本上茶道课；还有志愿者类的，去照顾象宝宝、龟宝宝；还有高大上的实习信息，比如去联合国。楼主不妨浏览一下，参考价值很高。

hive项目：Hive有哪些特点？

您好，我是数据僧(头条，公众号，简书)，，一名数据相关从业者。下面讲讲我对您这个问题的理解。

Hive是为了解决什么问题，Hive产生的背景，我们以这个为引子，展开回答。

1，MapReduce编程的不变性，如果要处理一些数据处理的任务，会有一定的门槛，并且操作起来不方便。

2，Hdfs上的文件缺少Schema。例如：缺少 字段名，数据类型等，不方面数据进行有效管理。

3，用于解决海量结构化数据的统计问题

4，如果使用MapReduce等计算框架，学习成本比较高

5，在项目周期比较短的情况下，如果使用mapReduce或者其它的开发框架进行开发，无法满足项目对时间的要求。

我们从具体应用场景下看看Hive处于hadoop生态系统的什么位置：

如图：Hive以Hdfs为基本的文件存储，以MapReduce为执行引擎。所以Hive天然就具备了Hdfs，MapReduce的特性。

我们和传统数据库进行对比看看Hive有哪些优势和不足，当然这种不足是特定场景下的，也是Hive不擅长的领域。

hive的编写语法和传统的sql类似，核心的是hive有一套不同与sql的语法规则，最终被解释为mapReduce任务。hive只适合在海量数据下进行批量数据统计分析。

我们在来看看hive和mapReduce之间的关系，如图：

在来看看hive的内部结构示意图

Driver组件：

SQL Parser:编译器，将HQL转换成抽象语法树。

Query Optimizer：查询优化器

Physical Plan，SerDes，Udfs：执行器

解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。

Metastore组件：Hive将元数据存储在数据库中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等

Hive处理命令的流程示意图：

SQL Parser将SQL语句转换成抽象语法树--->生成逻辑执行计划---->查询优化----> 物理执行计划（SerDes序列化与反序列化，UDFs，执行引擎）

上面主要是从整体上介绍hive，已经hive相关的组件，最后总结下hive有哪些特点：

1，hive延迟高，适合高吞吐量，批量，海量数据处理。

2，语法和SQL相似，学习成本低，避免去写复杂的MapReduce，缩短开发周期。

3，Hive支持自由的扩展集群的规模，一般不需要重启服务。

4，Hive支持自定义函数，用户可以根据自己的需求去定义函数。

5，良好的容错性，节点出现问题，SQL仍然可以成功执行。

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整体上来说是继承了HDFS和MapReduce的特点。

数据僧，祝愿每个在数据道路上的人越走越好。你们的关注 是我巨大的动力。欢迎大家在评论区留言，大家一起讨论。