回答:您好，我是数据僧(头条，公众号，简书)，，一名数据相关从业者。下面讲讲我对您这个问题的理解。Hive是为了解决什么问题，Hive产生的背景，我们以这个为引子，展开回答。1，MapReduce编程的不变性，如果要处理一些数据处理的任务，会有一定的门槛，并且操作起来不方便。2，Hdfs上的文件缺少Schema。例如：缺少 字段名，数据类型等，不方面数据进行有效管理。3，用于解决海量结构化数据的统计问题...
Leo_chen
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回答:你好！安装Hive需要一些步骤，以下是大致的流程： 1. 首先需要安装Java，因为Hive是基于Java开发的。你可以通过以下命令来检查是否已经安装了Java： java -version 如果没有安装Java，则需要安装Java Development Kit (JDK)。 2. 安装Hadoop。Hive需要Hadoop作为其存储和计算引擎。你可以从Had...
HtmlCssJs
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回答:hive 我感悟是这样的，hive类似于mysql和 mapreduce的结合品。1hive的语法 和mysql很像，但hive因为是依赖hdfs文件系统的，所以他有自己独有的语法体系，比如 1 建表时它有分隔符的概念，2 插入时他有覆盖的概念，3插入它不支持部分插入，只支持整体插入，4.不支持更新和删除只支持查找，在查询语法和mysql很像，但计算引擎和mysql完全不一样。所以学习hive首先...
ckllj
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回答:一、区别：1、Hbase： 基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库；HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。2、hive：本身不存储数据，通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，依赖HDFS和MapReduce；hive中的表是纯逻辑表。Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，二者通常协作配合使用。二、适用场景：1、Hbase：海量明细数据的随机...
wizChen
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...有赞数据平台从2017年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题...
...有赞数据平台从2017年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题...
...到出现错误，可以通过等来增大或可以使用的内存数。 Hive本篇目录Hive执行sql任务太慢，是否可以支持hive on spark？执行SQL语句时，map/reduce任务内存不足怎么办？hive-server2 通过jdbc提交任务的时候报文件权限不足执行sql时速度很...
...行切换，这些API提供了最自然的方式来表达给定的转换。Hive是将Hive SQL转换成 MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Sp...
...切换，这些API提供了最自然的方式来表达给定的转换。 Hive是将Hive SQL转换成 MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spa...
...早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。 随着公司业务发展，数据同步的场景越来越多，主要是 MySQL、Hive 与文本文件之间的数据同步，Sqoop 已经不能完全满足我们的需求。在2...
...，分别是： （1）将SQL转化为MapReduce。典型代表是Apache Hive，这种系统的特点是扩展性和容错性好，但性能低下。为了弥补SQL on MapReduce的不足，google提出了Tenzing（见参考资料[3]），与Hive不同，Tenzing充分借鉴了MapReduce和DataBase的...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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FreeZinG
