HBase 和 Hive 的差别是什么，各自适用在什么场景中？ - 知乎
1. Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。 Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。 这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL …
hive到底是什么？做什么用的？在hadoop生态圈中到底是个什么角色？ …
Hive 是建立在 Hadoop 上的 数据仓库 基础构架。对于有一定基础的 大数据学习 者来讲，Hive是必须掌握的核心技术。 推荐教程： 2023新版大数据入门到实战教程，大数据开发必会的Hadoop、Hive， …
大数据之hadoop / hive / hbase 的区别是什么？有什么应用场景？ - 知乎
2. Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它将SQL语言转化为MapReduce任务，并在Hadoop集群上运行。 它提供了类似于SQL的查询和分析接口，使得非专业开发人员可以通过简单的SQL语句 …
请问spark和hive是什么关系？ - 知乎
再来看看hive。 hive 官网有描述，“Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL.”，hive的定位是数据仓库，其 …
大佬们学hive要先学学hadoop 吗？ - 知乎
hive是给有SQL基础的人使用的，hadoop是整个生态圈的基础，也是 hive 的基础，离开hadoop就没有hive了，所以要想走的远的话，hadoop还是需要学习的，至于哪个先，哪个后，个人认为关系不大 …
基于hive的数据仓库如何处理数据更新（update）问题？ - 知乎
Mar 15, 2018 · 3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。 5) Hive支持用 …
hive 如何优化查询速度？ - 知乎
Hive 优化查询速度的方法有很多，你可以记下： 使用分区表和分桶表： 合理的分区和分桶可以大大减少查询数据量，提高查询效率。 避免使用 select *： 尽量只选择需要的列，避免查询不必要的数据， …
hive建表的location问题？ - 知乎
hive建表提供localtion的作用在于这种场景： 如果数据已经存在于HDFS上，并且这些数据已经有其他人在使用了，没办法改变数据文件格式和位置，所以这个时候建表，就要使用extend表，并且指 …
没去过大公司如何学hive? - 知乎
hive的元数据存储在关系数据库里，支持derby、mysql两种关系型数据库。 元数据对于hive十分重要，因此Hive支持把metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦hive服务和metastore …
对比hive on spark，sparksql的优势有哪些？ - 知乎
而spark on hive的话，Spark通过Spark-SQL使用hive 语句，操作hive，底层运行的还是 spark rdd。 通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息；spark sql获取到hive的元数据信息之后 …