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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,可以通过和SQL类似的HiveQL语言快速实现简单的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。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作
Hive 没有专门的数据格式。所有Hive 的数据都存储在Hadoop兼容的文件系统(例如HDFS)中。Hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改,只是将数据移动到HDFS中Hive 设定的目录下,因此,Hive 不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候确定的。
ZooKeeper是一个分布式的应用程序协调服务,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。其目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
那么Zookeeper能做什么事情呢?举个简单的例子:假设我们有20个搜索引擎的服务器(每个负责总索引中的一部分的搜索任务)和一个总服务器(负责向这20个搜索引擎的服务器发出搜索请求并合并结果集),一个备用的总服务器(负责当总服务器宕机时替换总服务器),一个web的cgi(向总服务器发出搜索请求)。搜索引擎的服务器中的15个服务器提供搜索服务,5个服务器正在生成索引。这20个搜索引擎的服务器经常要让正在提供搜索服务的服务器停止提供服务开始生成索引,或生成索引的服务器已经把索引生成完成可以提供搜索服务了。使用Zookeeper可以保证总服务器自动感知有多少提供搜索引擎的服务器并向这些服务器发出搜索请求,当总服务器宕机时自动启用备用的总服务器