Hadoop＋Hive検証環境を構築してみるHadoop＋Hive検証環境を構築してみる：Hive――RDB使いのためのHadoopガイド（前編）（1/3 ページ） Hadoop HiveはHadoop上でSQLライクなクエリ操作が可能なDWH向けのプロダクトです。SQLに近い操作が可能なため、HBaseよりもデータベースに慣れ親しんだみなさんには使い勝手がいいかもしれません。本稿ではこのHiveの使い方とレビューを行っていきます。
Apache Hive 紹介
2. Hive のことをおおまかに言うと … ユーザーが SQL に似たクエリ言語 HiveQL でクエリを書く。 ↓ Hive がそれを map/reduce のジョブに変換して Hadoop に実行させる。 浅く使う場合には、クエリを使うユーザーは内部構造をあまり知らなくていいとい うところは DBMS に似ています。 Copyright © Infoscience Corporation. All rights 3. Apache Hive の特徴 Apache Hive の特徴 ・ Hadoop 互換のファイルシステムに格納されたデータセットの分析を行う。 ・ map/reduce をサポートした SQL ライクな「 HiveQL 」という言語を用いる。 ・クエリの高速化のため、ビットマップインデックスを含めたインデックス機能も 実装している Copyright © Infosci
Apache Hive
Apache Hive The Apache Hive ™ is a distributed, fault-tolerant data warehouse system that enables analytics at a massive scale and facilitates reading, writing, and managing petabytes of data residing in distributed storage using SQL. Github Mail Docker Community Apache Hive is a distributed, fault-tolerant data warehouse system that enables analytics at a massive scale. Hive Metastore(HMS) provid
プログラミング Hive
本書は、Hadoop上でSQLライクなクエリ操作を可能にするHiveについて、基礎から応用までを詳細に解説した書籍です。データ型とファイルフォーマット、またHiveQLのデータ定義、操作などの基礎的な事柄から、関数、ストリーミング、Thriftサービス、さらにAWSやHCatalogなどの応用まで、Hiveについて必要な事柄を豊富なサンプルとともにわかりやすく解説します。 日本語版では、Microsoftの佐藤直生氏による「Windows Azure HDInsight Service」、Clouderaの嶋内翔氏による「Cloudera Impala」、「Hive 0.10 の新機能」、「HiveServer2」を追加。ビッグデータに関心のあるすべてのエンジニア、必携の一冊です。 訳者まえがき はじめに 1章 イントロダクション 1.1 HadoopとMapReduceの概要 1.1.1
Apache Hive - Wikipedia
Apache Hive はHadoopの上に構築されたデータウェアハウス 構築環境であり、データの集約・問い合わせ・分析を行う[1]。Apache Hiveは当初はFacebookによって開発されたが、その後Netflixのようにさまざまな団体が開発に参加し、またユーザーとなった[2][3]。 Hive はAmazon Web ServicesのAmazon Elastic MapReduceにも含まれている[4]。 Apache HiveはHadoop互換のファイルシステム（たとえばAmazon S3)に格納された大規模データセットの分析を行う。使用には、map/reduceを完全にサポートしたSQLライクな「HiveQL」という言語を用いる。クエリの高速化のため、ビットマップインデックスを含めたインデクス機能も実装している[5]。 標準設定では、Hiveはメタデータを組み込みApach
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