hive定义？

一、hive定义？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

二、hive函数？

扩展hive函数 案列以及解释

1.rand()；

rand(int sedd)取随机数 返回值为double类型说明:返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列

2.round(double n,a) ：

对输入的n数，保留a位小数，四舍五入， round(double a) 四舍五入

3.ceil：

向上取整 select ceil(45.6); --46

4.floor：

向下取整 select floor(45.6); --45

5.split(str,spliter) :

对字符串str 根据字符spliter切割 hive> select split("a,d,c",","); ["a","d","c"]

三、HIVE是什么？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

四、hive的定义？

hive 是基于 hadoop 的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在 hadoop 中的大规模数据的机制。

hive 数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供 SQL 查询功能，能将 SQL 语句转变成 MapReduce 任务来执行。

五、hive工作机制？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行

六、Hive是什么？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

七、hive的优缺点？

优点

1.

简单容易上手:提供了类SQL查询语言HQL

2.

可扩展:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统) 一般情况下不需要重启服务Hive可以自由的扩展集群的规模。

3.

提供统一的元数据管理

4.

延展性: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

没有

八、kudu和hive区别？

kudu: 中文名：扭角林羚（拼音：niǔ jiǎo lín líng）； 英文名：Greater kudu； 学名：Tragelaphus strepsiceros。 扭角林羚，又名大旋角羚、大弯角羚及大扭角条纹羚，是东非及非洲南部的羚羊。

hive:蜂巢，蜂窩；蜂群

九、hive相对clickhouse优势？

Hive相对于ClickHouse的优势主要在于：

  1. SQL支持：Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，它提供了类SQL语言HiveQL,可以方便地进行数据分析和查询。而ClickHouse则专注于实时查询，它的查询语言ClickHouse Query是基于列式存储的。

  2. 数据量处理：Hive适合处理大规模数据集，因为它是基于MapReduce的分布式计算框架，可以在集群上并行处理海量数据。而ClickHouse则更适合处理小到中等规模的数据集，因为它的设计是为了在单个节点上高效查询。

  3. 功能支持：Hive提供了很多高级特性，如分区、桶、合并、重写等，使得用户可以更加灵活地处理数据。而ClickHouse则专注于高性能和实时查询，对于一些高级特性的支持相对较少。

  4. 生态系统：Hive拥有丰富的生态系统，包括各种开源工具和库，如Pig、Mahout、Spark等。这些工具可以帮助用户更好地利用Hive进行数据分析和处理。而ClickHouse则相对较新，生态系统还不够完善。

总之，Hive适合处理大规模数据集和高级分析需求，而ClickHouse则更适合实时查询和小型数据集处理。选择哪种工具取决于具体的业务需求和数据规模。

十、怎么注册hive账号？

以下是注册Hive账号的步骤：

1. 访问 Hive官网（https://hiveon.net/）。

2. 点击页面右上角的“注册”按钮。

3. 按照提示填写您的电子邮箱、挖矿地址、登录密码等信息。

4. 在注册页面中，您还需要同意并接受Hive的用户协议和隐私政策。

5. 输入验证码并确认提交注册信息。

6. 在注册信息提交成功后，您会收到一封验证邮件。请登录您的邮箱，点击验证邮件中的链接完成账号验证。

7. 验证通过后，返回Hive官网并登录您的账号。

8. 在登录后的账号界面中，您可以进行矿工管理、矿机监控、收益查询等操作。

请注意，为了保障账号安全，建议您设置复杂的登录密码，并在登录时使用Google身份验证器等双重验证方式。同时，也要遵循当地的挖矿法规，确保您使用的矿机和挖矿行为符合当地政策和法律法规。