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這篇文章將為大家詳細講解有關為什么要使用Hive，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
什么是Hive
Hive：由Facebook開源用于解決海量結構化日志的數據統計。
Hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張表，并提供類SQL查詢功能。
本質是：將HQL轉化成MapReduce程序
1）Hive處理的數據存儲在HDFS
2）Hive分析數據底層的實現是MapReduce
3）執行程序運行在YARN上
為什么使用Hive
1）直接使用hadoop所面臨的問題
（1）人員學習成本太高
（2）項目周期要求太短
（3）MapReduce實現復雜查詢邏輯開發難度太大
2）Hive的好處
（1）操作接口采用類SQL語法，提供快速開發的能力。
（2）避免了去寫MapReduce，減少開發人員的學習成本。
（3）擴展功能很方便。
Hive架構概述
上圖中，Hive通過給用戶提供的一系列交互接口，接收到用戶的指令(SQL)，使用自己的Driver，結合元數據(MetaStore)，將這些指令翻譯成MapReduce，提交到Hadoop中執行，最后，將執行返回的結果輸出到用戶交互接口。
Hive 的特點
1）操作接口采用類SQL語法，提供快速開發的能力（簡單、容易上手）
2）避免了去寫MapReduce，減少開發人員的學習成本。
3）Hive的執行延遲比較高，因此hive常用于數據分析，對實時性要求不高的場合；
4）Hive優勢在于處理大數據，對于處理小數據沒有優勢，因為Hive的執行延遲比較高。
5）Hive支持用戶自定義函數，用戶可以根據自己的需求來實現自己的函數。
Hive和數據庫比較
由于 Hive 采用了類似SQL 的查詢語言 HQL(hive query language)，因此很容易將 Hive 理解為數據庫。其實從結構上來看，Hive 和數據庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。本文將從多個方面來闡述 Hive 和數據庫的差異。數據庫可以用在 Online 的應用中，但是Hive 是為數據倉庫而設計的，清楚這一點，有助于從應用角度理解 Hive 的特性。
關于“為什么要使用Hive”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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