hadoop是大資料分析的主要工具，也是學習大資料技術的核心知識，大資料課程培養的是德智體美全面發展，具有良好的職業道德和創新精神，且掌握計算機技術、hadoop 、spark、storm開發、hive 資料庫、linux 作業系統等知識，具備分布式儲存、分布式計算框架等技術，熟悉大資料處理和分析技術，面向大資料平台建設與服務企業的技術人才。
1. hive介紹
hive是乙個基於hadoop的開源資料倉儲工具，用於儲存和處理海量結構化資料。它是facebook 2023年8月開源的乙個資料倉儲框架，提供了類似於sql語法的hql語句作為資料訪問介面
2.hive的優缺點
優點：hive 使用類sql查詢語法, 很大限度的實現了和sql標準的相容，大大降低了傳統資料分析人員處理大資料的難度。使用jdbc 介面/odbc介面，開發人員更易開發應用；以mr 作為計算引擎、hdfs 作為儲存系統，為超大資料集設計的計算/ 擴充套件能力；統一的元資料管理（derby、mysql等），並可與pig 、spark等共享；
缺點：hive 的hql 表達的能力有限，比如不支援update、非等值連線、delete、insert單條等；由於hive自動生成mapreduce 作業， hql 調優困難；粒度較粗，可控性差。
3. 與關聯式資料庫的區別
hive和關聯式資料庫儲存檔案的系統不同，hive使用的是hadoop的hdfs（hadoop的分布式檔案系統），關聯式資料庫則是伺服器本地的檔案系統；hive使用mapreduce做運算，與傳統資料庫相比運算資料規模要大得多；關聯式資料庫都是為實時查詢的業務進行設計的，而hive則是為海量資料做資料探勘設計的，實時性很差；實時性的區別導致hive的應用場景和關聯式資料庫有很大的不同。hive很容易擴充套件自己的儲存能力和計算能力，這個是繼承hadoop的，而關聯式資料庫在這個方面要比資料庫差很多。
大資料產業已進入發展的「快車道」，急需大量優秀的大資料人才作為後盾。能夠在大資料行業崛起的初期進入到這個行業當中來，才有機會成為時代的弄潮兒。學習大資料勢不可擋，快快行動吧！hadoop的基本教程
大資料框架Hadoop教程
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