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1. Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。 Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。 这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 Hive数据库连接说明 1、没有开启kerberos认证，需要正常的jdbc url, 账号+密码就能获取到Connection 2、开启了kerberos认证，不需要密码，需要密钥文件 (kertab文件)，认证配置文件 (kbr5文件) 3、这两个文件从哪儿来，由Hive数据库的管理员哪儿获取 开启Kerberos认证后连接遇到的坑 1、直接认证不通过，一般是. 2. Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它将SQL语言转化为MapReduce任务，并在Hadoop集群上运行。 它提供了类似于SQL的查询和分析接口，使得非专业开发人员可以通过简单的SQL语句访问分布式存储中的大数据，从而实现数据分析和查询。
Hive 2 Presets Collection – Samples Presets
Hive 是建立在 Hadoop 上的 数据仓库 基础构架。对于有一定基础的 大数据学习 者来讲，Hive是必须掌握的核心技术。 推荐教程： 2023新版大数据入门到实战教程，大数据开发必会的Hadoop、Hive，云平台实战项目全套一网打尽_ 1、什么是Hive？ （1）Hive的定义 Hive一个可以将结构化的数据文件映射为一张. hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。 HBase：是一个Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。 再来看看hive。 hive 官网有描述，“Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL.”，hive的定位是数据仓库，其提供了通过 sql 读写和管理分布式存储中的大规模的数据，即 hive即负责数据的存储和管理（其实依赖的是底层的hdfs文件系统或s3等.
最近笔者在某客户线上生产环境就频繁多次遇到了该问题，某些HIVE SQL 作业（底层非HIVE ACID事务表），因为迟迟获取不到HIVE锁导致作业长时间卡死，最后运维人员不得不登录hs2后台手动通过命令查找并释放死锁，才最终解决问题。
接下去Hive会对执行计划进行优化，最常见的优化可能是PartitionPrune，比如你在Hive中定义了分区表，那么如果有Where条件中出现了分区字段，比如WHERE date ＝ '2016-08-25'，而且分区就是date，那么我需要在TableScanOperator中加入分区信息，指定Scan的时候只扫描2016-8-25的. 3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。 5) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 缺点： 现在还用hive作为大数据的计算引擎吗? 公司业务不断增长，数据量越来越大，经常因为hive计算时间过长导致任务执行过场，影响每日报表输出，这可能能通过扩容解决。 但是hive运算时偶尔会因为脚… 显示全部 关注者 8 被浏览
