MapReduce服务 MRS-适用场景
适用场景
Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
Hive主要特点如下:
- 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。
- 通过HQL完成海量结构化数据分析。
- 灵活的数据存储格式,支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式,并支持自定义扩展。
- 多种客户端连接方式,支持JDBC接口。
Hive主要应用于海量数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。
为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制,在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性:
- 基于Kerberos技术的安全认证机制。
- 数据文件加密机制。
- 完善的权限管理。
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