为什么要设计Hive?
时间: 2024-04-02 20:36:13 浏览: 17
Hive是为了方便处理大规模数据而设计的。在传统的数据处理中,需要手动编写MapReduce程序进行数据处理,这对于非专业的开发人员来说是非常困难的。而Hive则提供了类SQL语言,使得开发人员可以使用类似SQL的语法对大规模数据进行查询和分析。同时,Hive底层是基于Hadoop实现的,可以很好地与Hadoop生态系统中的其他组件集成,如HDFS、YARN等。因此,Hive成为了Hadoop生态系统中非常重要的组件之一。
相关问题
hive为什么一般不用缩影
引用提到了Hive使用默认服务启动,引用提到了Hive的CBO通过Apache Calcite来实现。根据我的专业知识,Hive一般不使用索引的原因是因为Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库工具,主要面向大规模数据处理,而不是实时查询。在Hadoop的分布式环境下,索引的维护和查询效率并不高,而且会占用大量的存储空间。因此,Hive更多地侧重于批量处理和分析,而不是实时查询,所以在设计上没有像传统的关系型数据库那样支持索引的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [《MY大数据开发笔记》----hive知识点总结](https://blog.csdn.net/qq1319713925/article/details/86559798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Hive 通过关闭CBO (Cost based Optimizer) 来优化特定的SQL执行](https://blog.csdn.net/zhouyan8603/article/details/100927486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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为什么hive要一次写入多次读取
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,其设计目的是用于处理大规模数据集。在Hive中,数据通常是以文件的形式存储在HDFS中,并且可以通过MapReduce执行查询操作。因此,为了提高查询效率,Hive通常会将数据加载到内存中,并在多次查询操作中重用这些数据。
而且,Hive中的数据通常是静态的,也就是说,一旦数据被写入,就很少进行修改操作。因此,将数据加载到内存中可以避免每次查询操作都需要从磁盘中读取数据,从而提高查询效率。
总之,Hive要一次写入多次读取是为了提高查询效率,并且适应大规模数据集的场景。