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本篇內容介紹了“Hive的特點是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
Ｈive是構建在hadoop上的數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，也急速hi數據提取轉化加載（ETL），并提供簡單的SQL查詢功能，稱為HQL（這邊要和Hibernate區別一下），允許熟悉SQL的用戶查詢數據。它是工作在thrift上的，控制分隔符也允許用戶指定數據格式。
Hive的特點
支持索引，加快數據查詢。
有不同的存儲類型，如HBase中的文件、純文本文件
將元數據保存在關系數據庫中，大大減少了在查詢過程中執行語義檢查的時間
可以直接使用存儲在Hadoop文件系統中的數據
內置大量用戶函數UDF來操作時間、字符串和其他的數據挖掘工具，支持用戶擴展UDF函數來 完成內置函數無法實現的操作
類SQL的查詢方式，將SQL查詢轉換為MapReduce的Job在Hadoop集群上執行。
Hive的缺點
在靜態處理的Hadoop上執行延遲高，作業提交和調度開銷大，有分鐘集的延遲，因此不適合需要低延遲的應用，比如練級事務處理（OLTP）
其中HIVE和hadoop之間的關系
Hive的架構如上圖所示，包含用戶訪問接口（CLI、JDBC/ODBC、WEB GUI和Thrift Server）元數據存儲（Metastore），驅動組件（編譯，優化，執行）。
用戶訪問接口：用戶交互Hive數據倉庫的工具接口。
CLI（command line interface）命令行接口。
Thrift Server可以用不同語言調用Hive接口
HWI（Hive web interface）提供通過網頁訪問Hive提供的服務
Metastore與Hive驅動互聯方式：1.集成模式 2.遠程模式
主要用來存儲Hive中的元數據，一般使用Mysql或者Derby數據庫。
驅動組件包括編譯器、優化器和執行引擎，分別完成詞法分析、語法分析、編譯、優化以及查詢計劃的生成。生成的查詢計劃存儲在HDFS中并在雖有由MapperReduce調用執行。
“Hive的特點是什么”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！
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