。 軟件版本： Oozie4.2.0，Hadoop2.6.0，Spark1.4.1，Hive0.14，Pig0.15.0，Maven3.2，JDK1.7，zookeeper3.4.6，HBase1

Distributed File System) MapReduce Hive本文的內容主要來自三篇hadoop領域的核心論文 1、Hive—A Petabyte Scale Data Warehouse Using

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HBASE的安裝 9 6. HIVE的安裝 11 7. 參考資料 11 Page of 11 概要設計 1. 文檔目的 幫助讀者快速掌握hadoop的安裝和部署HDFS，Hbase，Hive等組件。主要涉及內容有：

------------ General * 引入 Hive, Pig 運行器用于執行聲明腳本 * 重構 (Cascading, M/R, Hive, Pig) 運行器，用 Callables 代替 FactoryBeans

in Depth SQL Core API Introduction V.S. Shark & Hive-on-Spark Our Contributions Useful Materials 2Copyright

是一個大型的數據倉庫系統為 Spark 的設計與 Apache Hive 兼容。它處理 Hive QL 的性能比 Apache Hive 快 30 倍。支持 Hive 查詢語言、元存儲、序列化格式和用戶自定義函數。

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如今Apache Hadoop已成為大數據行業發展背后的驅動力。Hive和Pig等技術也經常被提到，但是他們都有什么功能，為什么會需要奇怪的名字（如Oozie，ZooKeeper、Flume）。

前言 Spark SQL允許我們在Spark環境中使用SQL或者Hive SQL執行關系型查詢。它的核心是一個特殊類型的Spark RDD：SchemaRDD。 SchemaRDD類似于傳統關系型數據庫的一張表，由兩部分組成：

支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用于統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間

安裝配置與簡介HIVEHIVE是什么 HIVE是一個在Hadoop上構建數據倉庫的軟件，它支z支持通過類SQL的HQL語言操作結構化的數據 Facebook的第一代Hadoop on SQL HIVE優勢 實現了基本的SQL功能

，能查詢存儲在Hadoop的HDFS和HBase中的PB級大數 據。已有的Hive系統雖然也提供了SQL語義，但由于Hive底層執行使用的是MapReduce引擎，仍然是一個批處理過程，難以滿足查詢的交互性。

SQL，即不僅僅是SQL。從MySQL導入數據到HDFS文件系統中，最簡單的一種方式就是使用Sqoop，然后將HDFS中的數據和Hive建立映射。通過Sqoop作為數據橋梁，將傳統的數據也存入到NoSQL中來了，有了數據，猴戲才剛剛開始。

的RDD，Parquet文件，JSON數據集，或者通過運行HiveSQL獲得存儲在Apache Hive上的數據創建。 Spark SQL目前是一個alpha組件。盡管我們會盡量減少API變化，但是一些API任然后再以后的發布中改變。

以前只用過Hive與impala兩個類SQL查詢系統，最近又將Hortonworks開源的Stinger與Apache的Drill做了些調研。累死累活搞了一天的資料，頭都大了。為了紀念我那逝去的腦細胞，特將這些信息整理出來。

[SENTRY-565] - Improve performance of filtering Hive SHOW commands [SENTRY-685] - Refactor Sentry HDFS

深入理解JavaScript系列 LaTeX LaTeX 筆記 一份不太簡短的 LaTeX2ε 介紹 大家來學 LaTeX (PDF) LISP ANSI Common Lisp 中文翻譯版 Common Lisp

…還在為自己的拖延癥買單。 本筆記主要記錄以下兩個方面： Hadoop MapReduce與Hive技術研究 數據分析平臺框架設計與環境配置 Google三大核心技術：GFS[1]、Mapreduce、Bigtable[2]

./bin/hbase shell Hbase安裝及配置 27. hive-env.sh HIVE_HOME=/hadoop/hive-0.9.0 HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-1