今天给各位分享hive数据类型有的知识，其中也会对hive包含的数据模型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
Pig和Hive有什么不同
1、Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义。Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角 。Hive添加数据的结构在HDFS，并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。Pig是一种数据流语言和运行环境，用于检索非常大的数据集。
2、Hive 和 Pig 都是出 的数据分析工具，都有自己的优缺点，但它们确实具有不同的功能和特性。
3、Pig：总结： Hive在本质上属于一套数据仓储平台，用于同存储在HDFS或者HBase内的大规模结构化数据集进行交互。Hive查询语言在这一点上类似于SQL，二者都能够与Hadoop实现良好集成。而Pig则不同，其执行流程为纯声明性，因此适合供数据科学家用于实现数据呈现与分析。
4、Pig相比Hive相对轻量，它主要的优势是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削减代码量。Hive和Pig都可以与HBase组合使用，Hive和Pig还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
5、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。从架构图当中，可看出Hive并没有完成数据的存储和处理，它是由HDFS完成数据存储，MR完成数据处理，其只是提供了用户查询语言的能力。Hive支持类sql语言，这种SQL称为Hivesql。
hadoop和hive之间有什么关系?
hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
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。
首先明确Hive和Hadoop两者的关系：Hadoop是一种用于存储、读取以及处理海量数据的技术。
Hadoop是一个由Apache基金 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。
hadoop包含以下组件：hdfs，mapreduce，yarn。hive是数据仓库：用于管理结构化数据，数据存于hdfs上。spark是一个分布式计算框架：区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能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。
Hive处理Json数据
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。将json拆成各个字段，入Hive表。这将需要使用第三方的SerDe，例如：https：//code.google.com/p/hive-json-serde/ 本文将主要使用第二种方法。
2、通过HiveQL加载数据：Hive可以通过HiveQL语句来加载数据，无论是结构化数据（如CSV、JSON）还是非结构化数据（如文本文件）。使用HiveQL加载数据相对简单，适用于较小规模的数据集。例如，使用`LOAD DATA INPATH`命令可以将数据从HDFS中导入到Hive表中。
3、Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取，写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据上，提供命令行工具和JDBC驱动程序，用于将用户连接到Hive。最适用于传统的数据仓库任务。Hive优势在于处理大数据，因为hive的执行延迟比较高。
4、这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。
5、高斯数据库解析json如下：先将json转成struct。然后json.Unmarshal即可。json转struct，可以直接用在线的工具：https：//mholt.github.io/json-to-go/在左边贴上json后面就生成struct了。高斯数据库是由华为于2019年5月15日在北京发布的一款人工智能原生数据库。
hive的设计特征
1、安全舒适，最可靠的负重伙伴 HIVE-HC1蜂巢式加重背心创新的设计符合各种体型且舒适合身，就像一件包覆在上半身的柔软背心，两侧的开放设计和独特的增重方式，不止舒适且无活动角度上限制，提供训练者最好的建身装备，帮助实践更上一层的锻炼目标。
2、总结： Hive在本质上属于一套数据仓储平台，用于同存储在HDFS或者HBase内的大规模结构化数据集进行交互。Hive查询语言在这一点上类似于SQL，二者都能够与Hadoop实现良好集成。而Pig则不同，其执行流程为纯声明性，因此适合供数据科学家用于实现数据呈现与分析。
3、hive：不支持对某个具体行的操作，也不支持事务和索引，hive对数据的操作只支持覆盖原数据和追加数据。hive的设计是对海量数据进行处理，全数据的扫描时常态。
4、Hive和MySQL是两种不同的数据存储和分析工具，它们之间的主要区别在于设计哲学、数据存储位置、数据格式、查询语言、数据更新、索引、数据规模、底层执行原理以及应用场景。查询语言：Hive采用类SQL的查询语言HQL（Hive Query Language），而MySQL采用标准的SQL语言。
5、查询语言。由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。 数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。
hive里查看字段类型的函数
文本框设置InputMask属性=9999999（位数你按需要定）。属性值cMask指定如何输入和显示数据。下面的表格显示了cMask的可能值。cMask说明将小写字母转换为大写字母，允许数字，空格，和符号，如减号(_)数据。在固定的位置上显示货币符号，符号由SETCURRENCY命令指定。
函数说明： NVL ：给值为 NULL 的数据赋值， 它的格式是 NVL( string1， replace_with)。 它的功能是如果string1 为 NULL，则 NVL 函数返回 replace_with 的值，否则返回 string1 的值，如果两个参数都为 NULL ，则返回NULL。
以下是Hive中一些关键函数的概览，带你深入了解它们的强大功能。首先是数学函数的殿堂，round、floor、ceil和rand等，满足你的精度调整和随机数生成需求。例如，round(a， d)函数能够指定精确到小数点后几位，而rand(seed)则能根据种子生成指定范围内的随机数。
hive数据类型有的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hive包含的数据模型、hive数据类型有的信息别忘了在本站进行查找喔。
