ハイブ学習

[構成]ハイブ
    ハイブ
    のMySQL
        
[ハイブ]事業慣行
HQL：    
データ定義、
    作成、変更、削除-データベース、テーブル（内部テーブル、外部表、パーティションテーブル）、ビュー、関数およびインデックスを、参照します。http：//dblab.xmu .edu.cn /ブログ/ 1080から2 /
    UDF    
データ操作、
    データのインポート（取り込みハイブ）
    データエクスポート（HBaseのは、MySQL、HDFS）
            
            
[ハイブ理解：]
    データウェアハウスなどのハイブは、2点：
    データストア
        大非構造化データは、構造化データとして保存することができ、
    第二のデータ/データの一次処理[HQL]抽出
        大規模なデータのニーズに基づいて、抽出したデータを、所望のフィールドを抽出し、
        次の段階のニーズに応える、
    
    

データハイブを使用して、[大きなデータ-ケースの分析]は溶液
    1ハイブは、データをアップロードし、
    2つのハイブデータ分析：HQL;
        表ハイブに格納されたデータを抽出する必要性;
    3ハイブ-のHBase-MySQLの間のデータ相互コンダクタンス;
        Sqoopによって、    
        HBaseのが設け用い、HBaseの導入することができます構造化されたデータを利用APIプログラミング、
        ビジネス・ロジック・ユニットをサポートするためのデータを提供し、MySQLを導入することができる;
    4データの可視化;
        ウェブ;
        R＆LT;
    
    ケースます。http：//dblab.xmu.edu.cn/blog/959/