Hive可以将文件映射成表的内容，将HQL转换成MapReduce。MapReduce格式比较固定，缺少查询语言。Hive优点有以下几点：（1）查询接口采用HQL，开发速度快，简单，容易上手；（2）避免去写MapReduce程序，减少程序员代码编写量；（3）灵活性和扩展性比较好，支持自定义函数；（4）适合离线数据处理；Hive执行延迟比...(more)

Hive和HBase分别是什么？ApacheHive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce.虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的...(more)

两者分别是什么？ApacheHive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce.虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询–因为它只能够在Haoop上批量的执行Hado...(more)

1.Hive与HBase的对比Hive1)数据仓库Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询2)用于数据分析、清洗Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高3)基于HDFS、MapReduceHive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终...(more)

Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用戶编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑，就是些表的定义等，也就是...(more)

2.1Hive简介**Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库，本身并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。有类SQL语言HiveQL，不完全支持SQL标准。由于Hadoop通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive并不能够在大规模数据集上实现低延迟...(more)

一、环境准备1、服务器选择本地虚拟机操作系统:CentOS6.5Cpu：1核内存：2G硬盘:20G2、配置选择JDK:1.8（jdk-8u161-linux-x64.rpm）Hadoop:2.8.2(hadoop-2.8.4.tar.gz)Hive：2.3(apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz)3、下载地址JDK：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downlo...(more)

1.基础数据类型2.1数值型类型描述TINYINT1个字节（8位）有符号整数，from-128to127SMALLINT2个字节（16位）有符号整数，from-32,768to32,767INT4个字节（32位）有符号整数,from-2,147,483,648to2,147,483,647BIGINT8个字节（64位）有符号整数,from-9,223,372,036,854,775,808to9,223,372,036...(more)

随着电信行业信息化速度的加快，不同类型的数据皆呈现出爆发性的增长并质变成大数据。随着海量、细致的新数据源的不断呈现，大数据在运营、策划、营销等方面的应用，得到不同层面的技术指标，产生系列的报表并反馈在生产和运营中，大数据价值的挖掘应用成为智慧企业发展的所迫切需...(more)

1     背景银行业是一个数据密集型行业，也是一个数据驱动的行业，数据一直是银行信息化发展的主题词。而今，在互联网金融时代，伴随着商业银行经营转型的持续深入，各家银行对大数据应用的需求日益多元化，迫切希望借助大数据应用，践行以金融科技赋能业务创新及服务体验升级。...(more)