- **介紹**
Hive是一個基於Hadoop的資料倉儲工具，它提供了一種類SQL的查詢語言HiveQL（HQL）來查詢和分析儲存在Hadoop分散式檔案系統（HDFS）中的大規模資料。Hive將SQL語句轉換為MapReduce任務，並使用Hadoop的分散式計算能力進行處理，以處理非常大的資料集。
Hive最初由Facebook開發，後來成為Apache軟體基金會的頂級專案。它旨在使非專業使用者能夠使用SQL來查詢和分析大型資料集，而無需瞭解複雜的MapReduce程式設計技術。它還提供了一些用於資料整合和ETL（提取、轉換、載入）的工具，以幫助使用者將資料從各種來源匯入到Hadoop叢集中。
Hive具有可擴充套件性，靈活性和高效性，可以處理PB級別的資料。它還提供了許多內建的函式和運算子，可以用於各種資料操作，包括聚合、連線、過濾和排序等。Hive還支援使用者自定義函式（UDF）和擴充套件，可以根據特定需求自定義和最佳化查詢。

- **主要特性**
SQL-like查詢語言：Hive提供了類SQL語言（HiveQL或HQL），使使用者能夠使用熟悉的SQL語法查詢和分析資料。
分散式計算：Hive基於Hadoop分散式計算框架，支援處理大規模資料集，可以在大量的節點上進行平行計算。
可擴充套件性：Hive支援水平擴充套件，可以輕鬆新增新的節點以處理更大的資料集。
資料倉儲：Hive旨在支援資料倉儲任務，如資料提取、轉換、載入（ETL）等。
外部資料整合：Hive支援將外部資料匯入到Hadoop叢集中，包括關係型資料庫、Hive、HBase等，從而實現異構資料的整合。
使用者自定義函式：Hive允許使用者編寫自定義函式（UDF），以擴充套件Hive的功能，滿足特定的業務需求。
常見的資料操作：Hive支援大多數SQL語法中的常見資料操作，如聚合、過濾、排序、分組和連線等。
易於安裝和部署：Hive具有易於安裝和部署的優點，可以在各種硬體和作業系統上執行。
社群支援：Hive是一個Apache軟體基金會的頂級專案，擁有強大的社群支援，使用者可以從社群中獲取各種資源和幫助。

- **適用場景**
大規模資料儲存和處理：Hive適合儲存和處理PB級別的資料，可以使用HiveQL語言進行資料查詢、分析和轉換等操作。
資料倉儲：Hive旨在支援資料倉儲任務，如資料提取、轉換、載入（ETL）等，適用於構建企業級資料倉儲。
資料分析：Hive可以在Hadoop叢集中進行分散式計算，支援複雜的資料分析任務，如資料探勘、機器學習等。
日誌分析：Hive可以處理結構化和半結構化資料，適合進行日誌分析等任務。
資料整合：Hive支援將外部資料匯入到Hadoop叢集中，可以對來自不同來源的資料進行整合和分析。
複雜查詢：Hive可以處理複雜的查詢，如多表連線、分組、排序、聚合等，適合進行高階分析任務。

大資料技術 - Hive

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