hive,hive 什么意思?

1.名词（可数），（人造的）蜂房，注意bee hive虽然可以表示天然的蜜蜂巢，但是使用honeycomb会减少歧义的几率。同时honeycomb还是google的android系统的一个版本代号。
2.a hive of activity/industry. 表示喧闹繁忙的场所/工业区
3.动词，释义一的衍生用法。把蜜蜂赶入蜂房，或蜜蜂进入蜂房。分别作为及物动词和不及物动词使用。
4.短语动词 hive（sth） off to (sth)，表示把机构的一部分分离，使其独立。

另建议此类问题先查工具书。

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hive的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方；把蜜蜂收入蜂箱。 hive可作动词和名词使用。英式读法[haɪv]，美式读法[haɪv]。 1、作名词时的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方。 a structure made for bees to live in. 蜜蜂居住的地方。 2、作动词时的中文意思为把蜜蜂收入蜂箱；贮备；聚居；从团体中分出。 The IT department is being hived off into a new company. 信息技术部正被分离出来，成立新公司。 扩展资料： 一、hive的近义词 swarm 英式读音[swɔːm]；美式读音[swɔːrm] 名词（n.）一大群(蜜蜂等昆虫)；一大群；一大批(向同方向移动的人) 动词（V.）成群地来回移动；成群地飞来飞去 A dark cloud of bees comes swarming out of the hive. 黑压压的一大群蜜蜂从蜂巢中飞出来。 二、短语用例 hive off 转让，出售（部分业务）

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop也是apache开源大数据的一个生态圈总称,里面包含跟大数据开源框架的一些软件,包含hdfs,hive,zookeeper,hbase等等;Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
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。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。
hadoop(hive)<-spark(扩展)

Hive是什么
1）Hive 是建立在Hadoop (HDFS/MR)上的用于管理和查询结果化/非结构化的数据仓库；
2）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；
3）Hive 定义了简单的类SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL 的用户查询数据；
4）允许用Java开发自定义的函数UDF来处理内置无法完成的复杂的分析工作；
5）Hive没有专门的数据格式（分隔符等可以自己灵活的设定）；
ETL的流程（Extraction-Transformate-Loading）：将关系型数据库的数据抽取到HDFS上，hive作为数据仓库，经过hive的计算分析后，将结果再导入到关系型数据库的过程。

Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库
1）使用HQL作为查询接口；
2）使用HDFS作为存储；
3）使用MapReduce作为计算；

Hive应用场景
数据源：
1）文件数据，如中国移动某设备每天产生大量固定格式的文件；
2）数据库

以上两种不同的数据源有个共同点：要使用hive，那么必须要将数据放到hive中；通常采用如下两种方式：
1）文件数据：load到hive
2）数据库: sqoop到hive
数据的离线处理；
hive的执行延迟比较高，因为hive常用于数据分析的，对实时性要求不高；
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。
处理数据存放在hive表中，那么前台系统怎么去访问hive的数据呢？
先将hive的处理结果数据转移到关系型数据库中才可以，sqoop就是执行导入导出的操作

总体来说，有两大类方法：1、将json以字符串的方式整个入Hive表，然后使用LATERAL VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。 2、将json拆成各个字段，入Hive表。这将需要使用第三方的SerDe 本文将主要使用第二种方法。 wget https://hive-json-serde.googlecode.com/files/hive-json-serde-0.2.jar # 添加jar包hive> add jar /home/heyuan.lhy/develop/wanke_http_test/hive-json-serde-0.2.jar;hive> # 创建hive表CREATE TABLE test_json( id BIGINT, text STRING,)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.JsonSerde'STORED AS TEXTFILE; LOAD DATA LOCAL INPATH "test.json" OVERWRITE INTO TABLE test_json;之后，就可以使用 SELECT等语句进行操作了。 备注：这个SerDe虽然比较老，但经过测试，支持到0.12的版本无压力。

当然不是，hive支持jdbc和odbc数据源连接，可以连接很多种数据库，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。 具体的连接方法在官网上有说明，使用odbc需要重新编译相关组件。hive通过jdbc连接其他数据库的教程在google上一搜
应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。