hive是哪家公司开源的大数据处理组件

本篇文章给大家分享hive是哪家公司开源的大数据处理组件，以及hive 开源对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、hive和mysql的区别
• 2、hive是由哪家公司开源的大数据处理组件?
• 3、hive是什么
• 4、hiveonspark/tez项目目前进展如何?

hive和mysql的区别

hive和mysql的区别：设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。

hivesql和mysql区别如下：Hive***用了类SQL的查询语言HQL（hivequerylanguage）。除了HQL之外，其余无任何相似的地方。Hive是为了数据仓库设计的。

主要区别在于查询语言、数据存储位置、数据格式和数据操作方式：首先，查询方式各异：Hive使用的是HiveQL（一种基于SQL的查询语言），而MySQL则直接***用标准的SQL语句进行操作。其次，数据存储有所差异：Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，而MySQL的数据则存储在其自身的数据库管理系统内。

Hive和MySQL的区别 区别一：数据规模与用途 Hive和MySQL在数据规模及用途上存在差异。Hive主要处理大规模的数据集，尤其是在大数据环境下，常用于数据仓库和数据湖的场景，适合进行离线数据分析。而MySQL是一个传统的关系型数据库管理系统，处理的数据规模相对较小，适用于实时交易处理和事务管理等场景。

Hive与MySQL有着明显的区别，它们各自适用于不同的场景。Hive支持JDBC和ODBC数据源连接，能够连接到多种数据库，包括MySQL、Oracle等。Hive自身的metastore则使用DerbyDB作为数据库管理系统。具体连接方法可以在官方网站上找到，使用ODBC时可能需要重新编译相关组件。

hive是由哪家公司开源的大数据处理组件?

1、Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。在普遍的大数据应用当中，Hive是作为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表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。

2、设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。

3、Hive是一种开源的数据仓库系统，最初由Facebook开发。Hive是建立在Hadoop之上的，对于大数据的处理有着非常良好的支持。通过使用Hive，用户可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并进行处理、查询和分析。这样，就大大简化了数据分析的过程。

4、Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。在Hive中，数据被存储在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）中，而Hive则提供了对数据进行查询、摘要和分析的接口。

5、Hive是由Facebook开源用于处理海量结构化日志的数据统计工具。Hive基于Hadoop，提供类SQL查询功能，将结构化的数据文件映射为表，并通过将HQL转化成MapReduce程序来运行。数据仓库则为企业决策制定提供分析性报告和业务智能，存储所有类型数据，用于指导业务流程改进、监视时间、成本、质量与控制。

hive是什么

vt. 使蜂入箱；储备 读音：英 [hav] ，美 [hav]例句：There were so many bees in the hive that I felt great fear.蜂房里有那么多蜜蜂我感到很害怕。

hive 蜂巢，读音：美/hav/；英/hav/。释义：n.蜂巢，蜂箱；蜂群；（喻）充满繁忙人群的场所。v.使（蜜蜂）进入蜂箱；存贮，积累；群居，生活在蜂房中。

Hive是一种数据仓库软件。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了数据摘要、查询和分析的能力。Hive的核心是一个SQL查询引擎，允许数据开发者将结构化的数据文件映射成数据库中的表，进而进行数据查询操作。

Hive是一种开源的数据仓库系统，最初由Facebook开发。Hive是建立在Hadoop之上的，对于大数据的处理有着非常良好的支持。通过使用Hive，用户可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并进行处理、查询和分析。这样，就大大简化了数据分析的过程。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。

hiveonspark/tez项目目前进展如何?

1、Hive on Spark是由Berkeley AMPLab启动的一个大数据处理引擎，包括基础的分布式计算框架Spark core，以及基于此框架的分析框架，如SparkSQL和MLlib等。Hive on Spark希望支持Spark作为Hive的下一个计算引擎，这个项目于2014年6月份由Cloudera发起，主要由Intel、MapR等公司共同参与。

2、多个后端并存对Hive项目有益，用户可以自由选择使用Tez、Spark或MapReduce。每种后端根据具体用例具有不同的优势。Hive的成功并不完全取决于Tez或Spark的成功。

3、性能提升：Spark的性能优于MapReduce，尤其是对于涉及多个减速阶段的查询，Hive on Spark可显著提高查询执行速度。Hive on Spark的设计原则是保持与现有MapReduce和Tez执行路径的兼容性，以最小化维护成本，并最大化代码共享。

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