"基于Hadoop的数据仓库平台Hive的快速部署和使用指南"

Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库平台，能够方便地进行 ETL 工作。它定义了一种类似于 SQL 的查询语言 HQL，可以将用户编写的 QL 转化为相应的 Mapreduce 程序在 Hadoop 上执行。本文讲解了如何搭建一个 Hive 平台，假设有 3 台机器：hadoop1、hadoop2 和 hadoop3，都已经安装好了 Hadoop-0.19.2，并且 hosts 文件配置正确。Hive 部署在 hadoop1 机器上。最简单、最快速的部署方案是在 Hadoop-0.19.2 中自带了 hive 的文件，版本为 0.3.0。首先启动 Hadoop：sh $HADOOP_HOME/bin/start-all.sh，然后启动 hive：sh $HADOOP_HOME/contrib/hive/bin/hive。这样，Hive 的命令行接口就启动起来了，可以直接输入命令执行相应的 hive 应用。这种部署方式使用 derby 的嵌入式模式，简单快速，但无法提供多用户同时访问的支持。 总的来说，Hive 是一个强大的工具，可以帮助用户处理大数据，并且能够通过 HQL 查询语言进行灵活的数据查询和分析。通过本文的讲解，读者可以轻松地搭建起一个 Hive 平台，开始进行大数据的处理和分析工作。同时，读者也可以了解到在 Hadoop-0.19.2 中使用 derby 嵌入式模式部署 Hive 的快速方法，虽然这种部署方式无法提供多用户同时访问的支持，但对于一些简单的数据处理和分析任务来说，是非常实用的。 然而，需要注意的是，在实际的生产环境中，更推荐使用完整的分布式数据库来搭建 Hive 平台，以便更好地支持多用户同时访问和更高的数据处理能力。同时，还需要对 Hadoop 和 Hive 进行一定的优化和调优，以充分发挥它们的性能。总的来说，Hive 是一个非常有价值的大数据处理工具，能够帮助用户更高效地处理和分析海量数据。希望本文的内容能够对读者有所帮助，让他们更好地理解和使用 Hive 平台。