大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于hive编程实例教程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍hive编程实例教程的解答，让一起看看吧。
hive
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 sql 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 m***er 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
oracle
Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。
oracle是数据库,而hive是数据仓库,二者最大的区别就在于存储和计算.oracle数据库是支持存储计算功能的,Hive是基于hadoop的数据仓库工具,hive本身没有存储和计算能力,完全依赖于hdfs和MapReduce进行分布式存储和并行计算;通过将oracle/mysql等数据库中的表映射成hive上的一张表,使用hql语句对表数据进行增删改查操作,本质是将hql语句转化成Mapreduce程序运行.
hiveoracle依赖于Mapreduce进行计算本身内置计算能力不支持数据更新支持数据更新处理数据规模大,执行延迟高处理数据规模小,执行延迟低依赖于hdfs进行存储,分布式海量存储本身具有存储能力,存储能力有限扩展性高, 非插件情况下不支持事务扩展性差,支持事务,支持复杂索引不可以接入web前端进行展示可以接入前端web进行展示
Hive是一个开源的数据仓库基础架构，基于Apache Hadoop项目。它提供了一种用于查询和分析大规模数据的SQL类似的查询语言，称为HiveQL。Hive将这些查询转换为在Hadoop集群上执行的MapReduce作业，以实现大规模数据处理和分析。
Hive的设计目标是为数据分析师和开发人员提供一个简单灵活的工具，以便他们可以使用SQL语言来查询和分析数据，而无需编写复杂的MapReduce程序。它支持多种数据存储格式，包括文本文件、Parquet、ORC等，并可以与其他大数据工具和库，如HBase、Spark等进行集成。
Hive还提供了元数据管理，可以将数据的结构和模式存储在内置的关系型数据库中，提供了可插拔的外部表机制，可以与其他数据存储系统进行连接。Hive还支持数据压缩和优化技术，以提高查询性能和节省存储空间。
总而言之，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，它提供了SQL类似的查询语言，以便用户可以方便地进行大规模数据的查询和分析。它是一个灵活、可扩展且可与其他工具集成的数据处理工具。
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。
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