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Hive简介目录Hive的产生2Hive简介Hive的应用教学内容Hive简介Hive的产生传统数据仓库面临挑战Hive出现原因Hive的应用3Hive简介Hive的概念Hive的特点Hive的产生了解数据仓库的概念；了解Hive的产生原因；Hive简介了解Hive的概念；体会Hive的特点；Step1Step2Step34教学要求Hive的应用了解Hive在企业中的应用；一、Hive的产生数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。5（一）传统数据仓库面临挑战数据仓库的体系结构6传统数据仓库面临挑战7无法满足快速增长的海量数据存储需求无法有效处理不同类型的数据计算和处理能力不足8（二）Hive产生的目的实现对SQL技术比较熟悉的程序设计人员在Hadoop平台上对海量数据进行分析实现传统的数据格式到Hadoop平台上的迁移实现传统数据库设计人员在Hadoop平台上使用其所熟悉的SQL技术施展才能在分布式环境下采用数据仓库技术从更多的数据中快速地获取数据的有效价值二、Hive简介Hadoop作为分布式运算的基础架构设施，统计分析需要采用MapReduce编写程序后，放到Hadoop集群中进行统计分析计算，使用起来较为不便，Hive产品采用类似SQL的语句快速实现简单的MapReduce统计，很大程度降低了Hadoop的学习使用成本。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供基础的SQL查询功能，可以将SQL语句转换MapReduce任务运行，而不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。9（一）Hive的概念（二）Hive的特点10Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具支持大规模数据存储、分析，具有良好的可扩展性依赖分布式文件系统HDFS存储数据依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveQL用户可以通过编写的HiveQL语句运行MapReduce任务是一个可以提供有效、合理、直观组织和使用数据的分析工具Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系11Hive依赖于HDFS存储数据Hive依赖于MapReduce处理数据在某些场景下Pig可以作为Hive的替代工具HBase提供数据的实时访问三、Hive应用12基于Oracle的数据

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