Hive数据仓库三代演进与海量数据处理

数据系统的进化，三代技术的演变，其实就是从“能”到“得快”，再到“得稳”。Hive 数据仓库在第三代里算是个比较核心的角色，尤其是在应对大规模数据时，表现还挺亮眼。

Hive 的队列配置用得好，跑批效率能提升不少，推荐你看看这篇，讲得还算细。场景像是夜间跑报表、批量用户行为这些，Hive 挺合适的。

Hadoop 集群跟 Hive 搭配用更稳妥，大量数据分布式，一波带走。你可以看看这篇文章，对整个数据流流程讲得蛮系统。

如果你还没搞清楚“数据仓库”到底是啥概念，建议先看看这篇入门。讲得比较通俗，适合初学者。

另外，像FlumeNG这种工具，可以直接采集日志给 Hive 用。配好之后，像access.log这种文件直接就能接进来。实战案例可以看这篇，用的是 Tomcat 日志，蛮实用的。

JobTracker的调度逻辑也值得一提，老 Hadoop 项目里常见。如果你项目比较老，还是要了解下它的演进过程。

，如果你在做海量数据，是批类型的任务，Hive加上Hadoop基本能搞定大部分场景。嗯，别忘了看看腾讯搞的TDW 方案，也是个不错的思路。

如果你刚入门，建议先从 Hive 基础看起，再慢慢往生态系统里扩，像 Flume、JobTracker 这些工具了解一下也不亏。