hadoop跟hive,hadoop version

hadoop跟hive,hadoop version

⊙﹏⊙‖∣° Hive还可以为Hadoop的实时查询做出自己的贡献，它与hbase集成。hbase可以执行快速查询，但hbase不支持类似SQL的语句。此时，hive可以为hbase提供SQL语法解析shell。 ，您可以使用Hive，一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以存储、查询、分析数据，方便决策者和数据分析师对历史数据进行统计分析。 Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，旨在让数据分析更多

Hive可以简单理解为在Hadoop上添加自己的SQL解析和优化器，编写一段SQL，解析成Java代码，然后执行。MRHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以分析HDFS中存储的文件。 该数据集用于数据排序、特殊查询和分析处理。它提供了类似于SQL语言的查询语言——HiveQL。通过HQL语句可以实现简单的MR统计。Hiv

为了比较HiveonSpark和Hiveonmr的速度，您需要在已安装Hadoop集群的机器上安装Spark集群（Sparkcluster是建立在Hadoop集群上的，也就是说，您需要先安装Hadoop集群，ApacheHadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。

1.Hadoop是一个能够分布式处理大量数据的软件框架。 Hadoop的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS提供存储，MapReduce用于计算。 2.Hive是Hadoop的扩展。 hHive是一个数据仓库处理工具，底层封装了Hadoop。它使用类似SQL的HiveQL语言来实现数据查询。所有Hive数据都存储在Hadoop兼容的文件系统（例如AmazonS3、HDFS）中

近十年来，随着Hadoop生态系统的不断完善，Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。 面对当今互联网产生的海量甚至PB级的原始数据，使用Hive这种基于Hadoop的数据仓库解决方案，早已让ApacheHive能够实现交互式、亚秒级的SQL节流。低延迟分析处理(LLAP)，在Hive2.0中引入，通过使用持久查询基础设施使Hive更快