大数据入门分享：Hive应用场景
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的hive组件，作为hadoop的数据仓库工具，可以实现对hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，hive应用场景。
关于hive，首先需要明确的一点就是，hive并非数据库，hive所提供的数据存储、查询和分析功能，本质上来说，并非传统数据库所提供的存储、查询、分析功能。
hive数据仓库工具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。通过类sql语句实现快速mapreduce统计，使mapreduce编程变得更加简单易行。
hive应用场景
总的来说，hive是十分适合数据仓库的统计分析和windows注册表文件。
hive在hadoop中扮演数据仓库的角色。hive添加数据的结构在hdfs（hive superimposes structure on data in hdfs），并允许使用类似于sql语法进行数据查询。
hive更适合于数据仓库的任务，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。hive与sql相似促使其成为hadoop与其他bi工具结合的理想交集。
hive使用
hive在hadoop之上，使用hive的前提是先要安装hadoop。
hive要分析的数据存储在hdfs，hive为数据创建的表结构（schema），存储在rdms（relevant database manage system关系型数据库管理系统，比如mysql）。
hive构建在基于静态批处理的hadoop之上，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快速的查询，例如，hive在几百mb的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。
hive查询操作过程严格遵守hadoop mapreduce的作业执行模型，hive将用户的hiveql语句通过解释器转换为mapreduce作业提交到hadoop集群上，hadoop监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。hive的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。
hive优缺点
优点：
操作接口采用类sql语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
hive的执行延迟比较高，因此hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
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。
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：
1．hive的hql表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达递归算法
（2）数据挖掘方面不擅长（数据挖掘和算法机器学习）
2．hive的效率比较低
（1）hive自动生成的mapreduce作业，通常情况下不够智能化
（2）hive调优比较困难，粒度较粗（快）
关于大数据培训，hive应用场景，以上就为大家做了大致的介绍了。在大数据应用场景下，hive更多是作为hadoop的一个数据仓库工具，并不直接存储数据，但是却不可或缺。
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hive使用
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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：
1．hive的hql表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达递归算法
（2）数据挖掘方面不擅长（数据挖掘和算法机器学习）
2．hive的效率比较低
（1）hive自动生成的mapreduce作业，通常情况下不够智能化
（2）hive调优比较困难，粒度较粗（快）
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