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  • hive支持mapreduce 内容精选 换一换
  • Hive开源增强特性:支持列加密功能 Hive支持对表的某一列或者多列进行加密。在创建Hive表时,可以指定要加密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时,即可将对应的列进行加密。Hive列加密不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有
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    SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 Hive主要特点如下: 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式,支持JSON, CS V,T
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  • Server所在节点,并且在该节点启动Hive Server。WUI是通过浏览器访问Hive MRS 支持Client方式访问Hive,使用操作请参考从零开始使用Hive,应用开发请参考Hive应用开发。 元数据存储:Hive将元数据存储在数据库中,如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的
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    Hive不支持存储过程, GaussDB (DWS)支持存储过程,使用场景更广泛。 GaussDB(DWS)比Hive对SQL的支持更丰富,包括函数、自定义函数、存储过程。 Hive支持事务,GaussDB(DWS)支持完整事务。 在数据可靠性方面,Hive和GaussDB(DWS)均支持副本,可靠性基本一致。 在性能
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  • 表,然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力,这样原本必须用单台较强服务器才能运行的任务,在分布式环境下也能完成。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务MapReduce Service)提供租户完全可控的企业
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    灵活的数据存储格式,支持JSON,CSV,TEXTFILE,RCFILE,SEQUENCEFILE,ORC(Optimized Row Columnar)这几种存储格式。 Hive结构 Hive提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务,如下为Hive的结构概图。
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    ,性能大幅提升。 多级高可靠 支持集群节点部署实例分散化,单节点故障时迅速迁移至其他节点、支持跨AZ数据同步备份、支持数据冗余存储、支持集群元数据外置到RDS、集群所有服务管理节点支持HA高可靠,实现虚拟机、集群及跨AZ的多级高可靠性。 高安全 支持Kerberos认证管理和企业
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    时间:2020-09-23 19:17:34 Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。如果Hive和Pig这样的项目使用Tez而不是MapReduce作为其数据处理的骨干,那么将会显著提升它们的响应时间,Tez
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