hive数据存在hdfs中可以保证数据高容错，高可靠吗

Hive将数据存储在HDFS中，可以提供高容错性和高可靠性。HDFS是一个分布式文件系统，可以在多个节点上存储数据，并提供数据复制和容错机制。在Hive中，数据通常是以文件的形式存储在HDFS上，每个文件都会被分成多个块，并且会在多个节点上进行复制，以确保数据的可靠性和容错性。此外，Hive还支持基于HDFS的数据压缩和分区，使得数据的存储和访问更加高效和灵活。因此，Hive将数据存储在HDFS中可以保证数据高容错和高可靠。

相关问题

怎么理解hive、hdfs、shell脚本

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能，可以方便地进行数据的查询、分析和处理。

HDFS是Hadoop分布式文件系统，它是一个高容错性、高可靠性、高扩展性的分布式文件系统，适合存储大规模数据。HDFS的设计目标是将数据存储在廉价的硬件设备上，并提供高吞吐量的数据访问。

Shell脚本是一种用于自动化执行命令的脚本语言。它可以帮助用户简化命令行操作，实现批量处理和自动化部署等功能。在Hadoop生态系统中，Shell脚本通常用于自动化部署、启动、停止和监控Hadoop集群，以及执行Hive脚本和Hadoop MapReduce作业等任务。

为什么说Hive的数据都是存储在HDFS上的

Hive的数据通常存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，原因如下：

1. 数据容量和扩展性：HDFS是一个高度可扩展的文件系统，可以处理大规模数据集，并支持分布式存储和处理。Hive通常用于处理大规模数据，因此将数据存储在HDFS上可以充分利用HDFS的容量和扩展性。

2. 数据冗余和容错性：HDFS具有数据冗余和容错性。它会将数据分散存储在多个节点上，并自动处理节点故障和数据损坏的情况。这种冗余和容错机制可以提高数据的可靠性和可用性。

3. 数据本地性：Hive通常会执行大量的批量数据处理作业，而HDFS的数据本地性特性可以提供更高的性能。数据本地性指的是将计算任务分配到存储有相关数据的节点上，减少了数据传输的开销。

4. 与Hadoop生态系统的集成：Hive与Hadoop生态系统紧密集成，可以直接读取和写入HDFS上的数据。这种集成性使得Hive可以与其他Hadoop工具（如MapReduce、Spark等）无缝协同工作，并共享数据。

尽管Hive也支持其他存储系统，如Amazon S3和Apache HBase等，但将数据存储在HDFS上是最常见和推荐的方式，特别是在大规模数据处理和分析场景下。这样做可以充分发挥Hive和Hadoop的优势，并获得更好的性能和可靠性。