# Summary #第一性原理 Hadoop 和 MapReduce 很强大，但写 MapReduce 代码太麻烦了，像你这样的后端开发，可能觉得直接写 SQL 查数据更爽。Hive 就干这个事。它是架在 Hadoop 上的一个工具，给你一个类似 SQL 的语言（叫 HiveQL），让你可以用熟悉的 `SELECT... FROM... WHERE` 这种语句去查数据。背后呢，Hive 把你的 SQL 翻译成 MapReduce 任务，然后丢给 Hadoop 去跑。所以，Hive 就像是 Hadoop 的"翻译官"，让不会写复杂代码的人也能用 Hadoop。 ## 形象理解 Hive = [[Hadoop]] + SQL 接口 Hadoop = Windows（操作系统） - 提供文件系统（[[HDFS]]） - 管理资源（YARN） - 提供底层服务 Hive = Word（应用软件） - 运行在 Windows 上 - 使用 Windows 的文件系统 - 让用户更方便地工作 是的，Hive 属于大数据范畴，它是 [[Hadoop]] 生态系统 中的重要组成部分，专门用于大规模数据存储和分析。Hive 的设计目标是提供一种 SQL-like 的方式来查询 分布式存储 上的数据，从而简化大数据分析的操作。Hive 适用于 批处理（Batch Processing），常用于离线数据分析，比如日志分析、数据仓库建设等。 # Notes ## 核心概念 | 步骤 | 主题 | | 重点知识 | | | | --- | ------- | --- | ---------------------- | ------------------- | ----------------------------- | | 01 | HDFS 基础 | | hdfs dfs 命令 | 理解数据在哪、如何存 | 就像学 Linux 先学 ls、cd、cp 这些命令一样。| | 02 | 数据库与表 | | Managed vs External | 理解数据管理方式 | External表只存[[元数据]] | | 03 | [[分区表]] | | MSCK REPAIR TABLE | 理解如何处理TB级数据 | | | 04 | 查询基础 | | WHERE, ORDER BY, LIMIT | [[HiveQL]] | | | 05 | 聚合与去重 | | GROUP BY, DATE_FORMAT | [[HiveQL]] | | | 06 | 窗口函数 | | ROW_NUMBER, SUM OVER | [[HiveQL]] | | | 07 | 连接与半连接 | | JOIN, ANTI JOIN | [[HiveQL]] | | | 08 | JSON 处理 | | get_json_object | [[HiveQL]] 处理半结构化数据 | | | 09 | 存储格式 | | ORC, Parquet | 理解列式存储优势 | | | 10 | 分桶与采样 | | CLUSTERED BY, EXPLAIN | 理解执行优化 | | ## Hive 和传统数据库的区别 | 对比项 | Hive | 传统数据库（MySQL、PostgreSQL）| | -------- | ---------------------- | ----------------------- | | 数据规模 | 适用于大规模（TB/PB 级）| 适用于中小规模（GB/TB 级）| | 存储方式 | 分布式存储（[[HDFS]]）| 单机/分布式存储 | | 查询方式 | [[HiveQL]]（类 SQL）| SQL | | 计算方式 | 分布式计算（MapReduce、Spark）| 单机计算或小规模分布式 | | 适用场景 | 批处理、数据仓库、离线分析 | OLTP 事务处理 | | 查询速度 | 慢（批处理，适合大数据分析）| 快（适合高并发小查询）| # Hive 适用于哪些大数据场景？ 1. 日志分析 - 处理网站访问日志、用户行为日志、服务器日志等，统计 PV/UV、用户画像等信息。 2. 离线数据仓库 - 构建大规模数据仓库（Data Warehouse），存储经过清洗、整理后的数据，供 BI（商业智能）分析。 3. ETL（数据抽取、转换、加载） - 在数据湖或数据仓库中进行 数据清洗、转换、合并，供后续分析使用。 4. 机器学习前的数据准备 - 在 Hive 中对海量数据进行预处理，再交给 Spark ML、Flink ML 进行机器学习建模。 --- ## Hive 适合大数据，但并不适用于以下场景 ❌ 高并发、低延迟的事务处理（如银行系统、订单管理系统） ❌ 实时计算（如流式数据处理，通常用 Flink、Kafka Streams） ❌ 小数据场景（如简单的应用数据库，MySQL 更合适） --- # 总结 - Hive 是大数据技术栈的一部分，适用于批量数据存储和分析，依赖 HDFS + 分布式计算（MapReduce、Spark）。 - 适用于 海量数据分析、数据仓库、ETL 处理，但不适用于 实时计算 和 高并发事务。 - 与 Spark、Flink、HBase 等大数据技术可以结合使用，提高计算和存储能力。 如果你有具体的 Hive 相关问题，或者想了解 如何优化 Hive 查询、如何结合 Spark 使用，欢迎继续交流！🚀