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近年來，隨著互聯網的飛速發(fā)展，數據量呈現指數級增長。大數據時代的到來使得企業(yè)需要從非結構化、海量的數據中盡可能挖掘出有用的信息，以幫助企業(yè)做出更準確、更有效的商業(yè)決策。然而，如何處理如此龐大的數據量，成為了亟待解決的問題。
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Hive，一個開源的分布式數據庫系統已然成為了處理大數據的首選工具之一。它的特點是可以將結構化的數據映射到Hadoop上并作為查詢語言的后端進行查詢、分析。Hive集成了Hadoop追蹤、調度、錯誤處理等各種機制，可以提供交互式的SQL查詢功能，方便用戶進行數據的查詢、統計和分析，使得海量數據處理更加高效。
使用傳統的數據庫系統，處理PB級別的數據需要龐大的服務器集群，并且查詢效率仍然不夠高。而Hive可以通過將數據拆分、并行處理來實現查詢。同時，Hive具備良好的擴展性能力，用戶可以方便地根據實際需求增加集群的節(jié)點數以提高處理能力，以滿足不同數據處理需求。
除了數據處理能力強，Hive還具有使用方便的特點。Hive內置了HQL（Hive Query Language)語言，用戶可以通過這種SQL-like的語言輕松地實現復雜的查詢，例如可以進行數據抽取、轉換、加載等操作，而這些操作無須其他開發(fā)人員進行支持，從而大大降低了數據分析的門檻，未來的數據科學家可以更加得心應手地開發(fā)數據應用。
而如果說您還未接觸過Hive，也不必擔心。雖然Hive不能像MySQL、Oracle等傳統數據庫具有廣泛的社區(qū)、使用范圍和多樣性的應用場景。但許多公司已經對Hive進行了深度的研究并將其應用于實際業(yè)務中。越來越多的公司認識到，Hive是處理大數據量時的更佳選擇。
至此，我們可以看出Hive對于大數據處理是一種十分有利的工具。它在分析海量數據方面具有獨特的優(yōu)勢。在不斷壯大的大數據市場中，Hive的獨特性和優(yōu)勢無疑將會被越來越多的人所認識和使用。
Hive可以幫助企業(yè)輕松地處理大數據，挖掘出有用的信息并進行分析，為企業(yè)的商業(yè)決策提供更加準確的依據。雖然在使用過程中還存在一系列的問題，但無疑Hive的出現大大降低了企業(yè)處理大數據時的門檻，使得大數據處理距離我們變得更加接近。相信在未來的日子里，Hive將成為企業(yè)處理大數據的重要工具。
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其實沒有關系，蠢塵hive是數據倉庫，不能和數據庫一樣進行實時的帶檔禪CURD操作。
是一次寫入多次讀取的蠢鏈操作，可以看成是ETL工具。
Hive是什么，Hive與關系型數據庫的區(qū)別
全不同應用場景吧，HBase 速度比 Hive 快了不知道行掘橘多少。HBase 是非關系型數據庫（KV型）， 對 key 做索引，查詢散纖速度非?？欤ㄏ啾容^ Hive ），適合實時查詢；而Hive是關系型數據結構，適合做后期數據分析。和單機的MySQL，Oracle比較的話，檔團Hive的Hive是什么，Hive與關系型數據庫的區(qū)別
Hive與傳統的關系型數據庫有很多類似的地方，例如對SQL的支持。但是其基于HDFS與褲衫嘩MapReduce的事實使得塌虛它與傳統的數據庫在很多方面有很大的不同，在一些特性的支持下也受到底層架構的限制，但是這些限制隨著版本迭代正在胡行不斷被消除，使得Hive看起來越來越像傳統的數據庫。
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本文題目：Hive：開啟大數據挖掘的數據庫切入之路(hive切入數據庫)
文章出自：http://fisionsoft.com.cn/article/dhdjgjj.html
