Hive精华问答 | Hive和传统数据库有什么不同?
Hive是一个数据仓库基础工具,它是建立在Hadoop之上的数据仓库,在某种程度上可以把它看做用户编程接口(API),本身也并不存储和处理数据,依赖于HDFS存储数据,依赖MR处理数据。它提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具。依赖于HDFS存储数据,依赖MR处理数据。
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Q:Hive和传统数据库有什么不同?各有什么试用场景。
A:1、数据存储位置。Hive是建立在Hadoop之上的,所有的Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或本地文件系统中。
2、数据格式。Hive中没有定义专门的数据格式,由用户指定,需要指定三个属性:列分隔符,行分隔符,以及读取文件数据的方法。数据库中,存储引擎定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储。
3、数据更新。Hive的内容是读多写少的,因此,不支持对数据的改写和删除,数据都在加载的时候中确定好的。数据库中的数据通常是需要经常进行修改。
4、执行延迟。Hive在查询数据的时候,需要扫描整个表(或分区),因此延迟较高,只有在处理大数据是才有优势。数据库在处理小数据是执行延迟较低。
5、索引。Hive没有,数据库有
6、执行。Hive是MapReduce,数据库是Executor
7、可扩展性。Hive高,数据库低
8、数据规模。Hive大,数据库
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Q:Hive有哪些应用场景?
A:1、Data Ingestion (数据摄取)
2、Data Discovery(数据发现)
3、Data analytics(数据分析)
4、Data Visualization & Collaboration(数据可视化和协同开发)
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Q:大数据分析与挖掘方法论是哪六步活动?
A:大数据分析与挖掘方法论被称为CRISP-DM方法,是以数据为中心迭代循环进行的六步活动,它们分别是:商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、结果部署。
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Q:数据分析挖掘方法大致包含哪些组成部分?
A:1.分类 Classification
2.估计Estimation
3.预测Prediction
4. 关联规则Association Rules
5. 聚类Cluster
6. 描述与可视化Description and Visualization
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Q:在数据分析与挖掘中对数据的访问性有哪些要求?
A:交互性访问、批处理访问、迭代计算、数据查询,Hadoop仅仅支持了其中批处理访问,而Spark则支持所有4种方式
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