hive数据库工具有哪些，hive与sqoolp什么关系

本文目录一览

1，hive与sqoolp什么关系
2，HIVE ID是什么
3，hive是什么意思
4，请教hive构建数据仓库ETL使用什么工具来做
5，Pig和Hive有什么不同啊hadoop

1，hive与sqoolp什么关系

sqoop安装和简单实用运行环境 centos 5.6 hadoop hive sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具

hive是hadoop的一个组件，作为数据厂库，hive的数据是存储在hadoop的文件系统中的，hive为hadoop提供sql语句，是hadoop可以通过sql语句操作文件系统中的数据。hive是依赖hadoop而存在的。hive 就是个单机版的

hive与sqoolp什么关系

2，HIVE ID是什么

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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ID是英文IDentity的缩写,身份标识号码的意思。也称为序列号或帐号,

看来你手里有这个代码喽。我从来没仔细研究过具体如何转换的，只是知道，如果java里string str = 什么什么; 能够取到str值了，那么此时的str一定为unicode了，转换的时候一般用在输出上。 &是按位与，就是每一个二进制位分别对应进行与操作。

HIVE ID是什么

3，hive是什么意思

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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。另外一个是Windows注册表文件。

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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为mapreduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类sql语句快速实现简单的mapreduce统计，不必开发专门的mapreduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

hive是什么意思

4，请教hive构建数据仓库ETL使用什么工具来做

hive本身没有存储的。哪来的ETL。你可以使用hive来作为ETL的工具，就是自己开发存储接口。然后让hive（也就是通过map、reduce的方式）来做ETL。比如你想把oracle的数据导入到HBase中，只要自己实现一个Oracle的HiveStorageHandler，然后在hive中创建一个oracle的表（如果oracle中表已存在则创建外部表），再创建一个HBase表。然后然后通过HQL执行导入过程。

1.mdm跨系统共享静态数据包括态数据2.mdm本身属于oltp应用范畴odsdw属于olap范畴3.没mdm前ods需要业务系统同抽取静态数据态数据mdm系统ods需要mdm抽取共享静态数据些静态数据已经经清理数据质量管理4.mdmetl能力bi系统面etl能力etl抽取转换工具已

5，Pig和Hive有什么不同啊hadoop

Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS），并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。与Pig一样，Hive的核心功能是可扩展的。Hive更适合于数据仓库的任务，Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。Pig赋予开发人员在大数据集领域更多的灵活性，并允许开发简洁的脚本用于转换数据流以便嵌入到较大的应用程序。Pig相比Hive相对轻量，它主要的优势是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削减代码量。本质上说说Pig与Hive。经过Pig Latin的转换后变成了一道MapReduce的作业，通过MapReduce多个线程，进程或者独立系统并行执行处理的结果集进行分类和归纳。Map() 和 Reduce() 两个函数会并行运行，即使不是在同一的系统的同一时刻也在同时运行一套任务，当所有的处理都完成之后，结果将被排序，格式化，并且保存到一个文件。Pig利用MapReduce将计算分成两个阶段，第一个阶段分解成为小块并且分布到每一个存储数据的节点上进行执行，对计算的压力进行分散，第二个阶段聚合第一个阶段执行的这些结果，这样可以达到非常高的吞吐量，通过不多的代码和工作量就能够驱动上千台机器并行计算，充分的利用计算机的资源，打消运行中的瓶颈。也就是说，Pig最大的作用就是对mapreduce算法(框架)实现了一套shell脚本，类似我们通常熟悉的SQL语句，在Pig中称之为Pig Latin，在这套脚本中我们可以对加载出来的数据进行排序、过滤、求和、分组(group by)、关联(Joining)，Pig也可以由用户自定义一些函数对数据集进行操作，也就是传说中的UDF(user-defined functions)。结论性的阅读感觉是：Pig用来写一些即时脚本吧，比如领导问你要份数据，半个小时要出来之类；Hive嘛，就是一个产品经理过来，问这个啥回事?于是你Hive一下，一个简洁的类SQL语句...Done！来源：商业智能和数据仓库爱好者有hadoop。。。。，，，陪，，，训。。。