大数据存储与分析工具Hive-1.1.0-CDH5.14.2

hive-1.1.0-cdh5.5.0 版本的源代码，打包为 .tar.gz 格式。

提到 Hive 的连接库，idea-cdh-hive-lib.zip这个包真的蛮实用的。它包含了hive-jdbc-1.1.0-cdh5.12.1-standalone.jar这个驱动，直接连接hiveserver2就行。如果你需要高可用，还可以添加一些curator相关的 jar 包，比如curator-framework-4.2.0.jar。，这个包包含了你在Apache Hive的 CDH 版本中需要的所有基础驱动，使用起来也挺方便的，适合开发和测试阶段。要是你要部署高可用的环境，记得加上curator-client-4.2.0.jar之类的依赖哦。

Hive 编程是大数据中的一大亮点。它通过 SQL 风格的查询语言，让你像写数据库查询一样操作海量数据，极大地简化了复杂的数据过程。如果你对 SQL 比较熟悉，学习 Hive 会更得心应手，毕竟它本质上就是一种用于 Hadoop 的查询工具，能你大数据集。Hive 的 SQL 语法虽然简单，但功能强大，是在离线大数据时，能够通过查询就提取出有用的信息。不仅如此，Hive 还支持扩展，能够与其他大数据工具（比如 Spark、Kafka、HBase 等）结合使用，功能更强大，适应面更广。如果你需要更深入了解 Hive，可以参考以下链接的文章，里面有多实用的文档和面试题。比如《Hive：SQL 与大

Hive 的外部表和内部表差别挺大的，理解了这一点，你就能更好地管理数据了。内部表数据完全由 Hive 掌控，删除时会连数据一并删掉；而外部表则是 HDFS 管理，删除表时数据不受影响，只有元数据会删掉。面试时问起这个，记得清楚回答哦。，Hive 索引虽然支持，但效率不高，常常用于静态字段，避免频繁重建。其实，HDFS 本身的存储和查询也能做到不少优化。说到存储格式，ORC 和 Parquet 的压缩性能都蛮强的，ORC 尤其对查询有，减少 I/O 有效。而 Parquet 支持更复杂的嵌套数据结构，适合那些复杂的业务场景。如果你还不熟悉 Hive 的调度和运维，可以考虑用 Azkaban 或

随着大数据分析的需求增长，Hive存储结构的扩展设计与实施变得至关重要。

架构与安装 Hadoop安装 Hive安装 Hbase安装 Spark安装 Kafka安装 其他组件

Hive 建立在 Hadoop 生态系统之上，将结构化数据映射为数据库表，并支持 SQL 查询。它将 SQL 转换为 MapReduce 任务，简化了大数据分析流程。Hive 的优势在于易于学习，无需编写复杂的 MapReduce 代码，便可进行数据仓库的统计分析。

pandas提供了多种函数，可以高效地将各种表格型数据文件（如CSV、文件）读取为DataFrame对象，其中read_csv和read_table是最常用的。这些函数不仅快速，而且灵活，适用于大规模数据处理和存储优化。

存储层：HDFS、Hive Warehouse、HBase 计算引擎层：Hive、Spark、MapReduce 元数据管理层：Hive Metastore 用户交互层：Hive CLI、Hive JDBC