Apache Hive可以帮助您快速查询和管理大型数据集。 它是Hadoop生态系统的ETL工具。 在本教程中，您将学习Hive的重要主题，如HQL查询，数据提取，分区，bucket等。

Hive简介

Hive是在Hadoop之上开发的。 它是一个数据仓库框架，用于查询和分析存储在HDFS中的数据。 Hive是一个开源软件，可以让程序员在Hadoop上分析大型数据集。

在业界收集和分析商业智能的数据集的大小正在增长，并且在某种程度上，它使传统的数据仓库解决方案更加昂贵。 带有MapReduce框架的Hadoop被用作分析大数据集的替代解决方案。 虽然Hadoop已经证明对于处理大型数据集非常有用，但它的MapReduce框架水平非常低，它要求程序员编写难以维护和重用的自定义程序。

Hive演变为基于Hadoop Map-Reduce框架构建的数据仓库解决方案。

Hive提供类似SQL的声明性语言，称为HiveQL ，用于表达查询。 使用与SQL关联的Hive-QL用户可以非常轻松地执行数据分析。

Hive引擎将这些查询编译为要在Hadoop上执行的Map-Reduce作业。 此外，还可以将自定义Map-Reduce脚本插入查询中。 Hive对存储在表中的数据进行操作，这些数据由原始数据类型和集合数据类型（如数组和映射）组成。

Hive附带一个命令行shell接口，可用于创建表和执行查询。

Hive查询语言类似于SQL，它支持子查询。 使用Hive查询语言，可以跨Hive表进行MapReduce连接。 它支持简单的SQL函数 -CONCAT，SUBSTR，ROUND等，以及聚合函数 – SUM，COUNT，MAX等。它还支持GROUP BY和SORT BY子句。 也可以在Hive查询语言中编写用户定义的函数。

参考资料

• python测试开发项目实战-目录
• python工具书籍下载-持续更新
• python 3.7极速入门教程 – 目录
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Hive Vs Map Reduce

在Hive和Map之间进行选择时，需要考虑以下因素;

• 数据类型
• 数据量
• 代码的复杂性