Hive大数据技术介绍与核心知识点

Hive 作为大数据中的一员大将，的是海量数据的存储与查询，它其实是建立在 Hadoop 之上的一个数据仓库工具。可以把它想象成一个 SQL-like 的查询引擎，但专门为 Hadoop 设计。你用类似 SQL 的语言来查询数据，Hive 会帮你把查询转化成 MapReduce 任务来执行。它的核心功能还是数据查询、存储和管理。对于大数据来说，Hive 的分布式存储和查询能力可以说是比较强大的。

Hive 的架构其实简单，主要包括 Hive 服务、Hadoop、HDFS 等几个部分。它的设计目标之一就是让开发者能在熟悉 SQL 的基础上快速上手，避免了直接面对复杂的 MapReduce 编程。如果你有大数据需求，还可以通过它支持的各种功能做一些聚合、过滤等操作。

不过，Hive 并不是实时查询的好选择，因为它的查询时间会比较慢，更多是离线数据的工具。所以，如果你有大量历史数据要，Hive 肯定是个好选择，能大大提升效率。你可以结合 Hadoop 来做分布式存储，还可以与其他工具一起搭配使用，效率会更高。

如果你正在搞大数据，不妨深入了解一下 Hive 的核心知识点，看看它是否能你更好地完成任务。它的一些常用语句和概念，像创建表、加载数据、查询等，都是你日常使用时会遇到的，掌握了之后，你会发现，操作起来蛮顺手的。