Hive数据库是哪个公司开发的？

一、Hive数据库是哪个公司开发的？

Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具。在普遍的大数据应用当中，Hive是作为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表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。

二、怎么用sqoop把hive的数据导入mysql？

运行环境 centos 5.6 hadoop hive

sqoop是让hadoop技术支持的clouder公司开发的一个在关系数据库和hdfs,hive之间数据导入导出的一个工具。

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在使用过程中可能遇到的问题：

sqoop依赖zookeeper，所以必须配置ZOOKEEPER_HOME到环境变量中。

sqoop-1.2.0-CDH3B4依赖hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar，所以你需要下载hadoop-0.20.2-CDH3B4.tar.gz，解压缩后将hadoop-0.20.2-CDH3B4/hadoop-core-0.20.2-CDH3B4.jar复制到sqoop-1.2.0-CDH3B4/lib中。

1 首先安装sqoop,如果你使用的是clouder分发版的话就非常简单

# yum install sqoop

如果用官方版本的话

# cd /etc/yum.repos.d

# wget http://archive.cloudera.com/redhat/cdh/cloudera-cdh3.repo

# yum -y install sqoop

sqoop就会安装完成

2 使用sqoop

首先将mysql-connector-java-5.1.16-bin.jar文件复制到/usr/lib/sqoop/lib文件夹下

3 导入导出数据库

1)列出mysql数据库中的所有数据库命令

# sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456

2)连接mysql并列出数据库中的表命令

# sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password 123456

命令中的test为mysql数据库中的test数据库名称 username password分别为mysql数据库的用户密码

3)将关系型数据的表结构复制到hive中

sqoop create-hive-table --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --table username --username root --password 123456 --hive-table test

其中 --table username为mysql中的数据库test中的表 --hive-table test 为hive中新建的表名称

4)从关系数据库导入文件到hive中

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password mysql-password --table t1 --hive-import

5)将hive中的表数据导入到mysql中

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03

如果报错

11/08/05 10:51:22 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201108051007_0010

11/08/05 10:51:23 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%

11/08/05 10:51:36 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201108051007_0010_m_000000_0, Status : FAILED

java.util.NoSuchElementException

at java.util.AbstractList$Itr.next(AbstractList.java:350)

at uv_info.__loadFromFields(uv_info.java:194)

at uv_info.parse(uv_info.java:143)

at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:79)

at com.cloudera.sqoop.mapreduce.TextExportMapper.map(TextExportMapper.java:38)

at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)

at com.cloudera.sqoop.mapreduce.AutoProgressMapper.run(AutoProgressMapper.java:187)

at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:647)

at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:323)

at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:270)

at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)

at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1127)

at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:264)

此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

hive默认的字段分隔符为'\001'

./sqoop export --connect jdbc:mysql://localhost:3306/datacenter --username root --password admin --table uv_info --export-dir /user/hive/warehouse/uv/dt=2011-08-03 --input-fields-terminated-by '\t'

三、mybatis连接hive数据库和mysql区别？

MyBatis可以用于连接不同类型的数据库，包括Hive数据库和MySQL数据库。以下是MyBatis连接Hive数据库和MySQL数据库的一些区别：

1. 数据库驱动和连接方式：

- Hive数据库：Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，使用Hive JDBC驱动来连接和操作。连接方式通常是通过配置Hive连接URL、用户名和密码进行连接。

- MySQL数据库：MySQL使用MySQL JDBC驱动来连接和操作。连接方式通常是通过配置MySQL连接URL、用户名和密码进行连接。

2. SQL语法和功能：

- Hive数据库：Hive使用类SQL语法，可以执行类似SQL的查询和分析，但它是基于Hadoop的批处理数据处理工具，适用于大规模数据处理和分析。

- MySQL数据库：MySQL是关系型数据库管理系统（RDBMS），支持标准SQL语法和功能，适用于小到中等规模的数据管理和查询操作。

3. 数据处理能力：

- Hive数据库：Hive适用于大规模数据处理，支持分布式计算和数据存储，能够处理PB级别的数据。但它在数据处理速度上可能相对较慢，因为它是基于批处理的。

- MySQL数据库：MySQL适用于小到中等规模的数据管理和查询操作，速度相对较快，尤其在单机或小型数据库环境下。

4. 数据存储格式：

- Hive数据库：Hive使用基于Hadoop的HDFS（分布式文件系统）来存储数据，支持多种数据存储格式，如文本、Parquet、ORC等，适合大规模数据存储和分析。

- MySQL数据库：MySQL使用关系型数据库的表结构来存储数据，支持事务处理和索引等特性，适合小到中等规模的数据存储和查询。

需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库和连接方式。如果需要进行大规模的分布式数据处理和分析，Hive可能更适合；如果需要较小规模的数据管理和查询，MySQL可能更适合。使用MyBatis连接Hive数据库和MySQL数据库的步骤和配置也会有所不同，具体的操作和配置可以参考MyBatis和相关数据库的文档和示例。

四、大数据用什么语言开发

大数据用什么语言开发

在当今数字化时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。大数据技术的应用涵盖了各个行业，从金融到医疗保健再到零售和制造业。在这个背景下，选择合适的开发语言变得至关重要。那么，大数据究竟应该用什么语言来进行开发呢？

Python作为一种通用编程语言，已经在大数据领域获得了广泛的应用。其简洁的语法和丰富的库使得Python成为许多数据科学家和分析师的首选语言。同时，Python支持大规模数据处理框架，如Apache Spark和Hadoop，使得它在大数据处理中表现优异。

Java作为一种老牌编程语言，同样在大数据开发中扮演着重要的角色。Java的稳定性和跨平台特性使得它成为企业级大数据应用开发的不二选择。许多大数据处理框架，如Hadoop和Flink，都是用Java实现的，这使得Java在大数据领域有着坚实的地位。

大数据开发语言选择的因素

当我们选择开发大数据应用的编程语言时，需要考虑多个因素：

• 性能：大数据应用往往需要处理海量数据，因此性能是至关重要的因素。选择能够高效处理大数据的编程语言至关重要。
• 易用性：大数据开发涉及复杂的数据处理和分析任务，因此选择一种易于学习和使用的语言可以提高开发效率。
• 生态系统：选择一个具有丰富库和工具的语言可以加速开发过程，提高应用的稳定性和可维护性。
• 社区支持：选择一个有活跃社区支持的语言可以帮助开发者及时解决问题，获取最新的技术支持。

不同编程语言在大数据开发中的应用

除了Python和Java，还有许多其他编程语言在大数据开发中发挥着重要作用：

R语言：R语言被广泛应用于统计分析和数据可视化领域。许多数据科学家喜欢使用R语言进行数据分析和建模，因此在特定领域有着独特的优势。

Scala：Scala是一种基于JVM的多范式编程语言，与Java紧密集成，并提供了函数式编程的特性。许多大数据处理框架，如Apache Spark，使用Scala作为主要开发语言。

SQL：虽然不是传统意义上的编程语言，但SQL在大数据处理中扮演着重要的角色。许多大数据处理平台支持使用SQL进行数据查询和分析，因此熟练掌握SQL也是大数据开发中的利器。

结论

在选择大数据开发语言时，需要根据具体的需求和项目特点来进行权衡。Python和Java作为两种主流的开发语言，都有各自的优势和适用场景。除此之外，根据具体需求选择R语言、Scala或SQL也是有益的。

在实际开发中，可以根据不同阶段和任务的需求灵活选择合适的语言组合，充分发挥每种语言的优势。无论选择哪种语言，都需要注重代码质量、性能优化和团队协作，以确保大数据应用的稳定运行和持续发展。

五、大数据开发和架构开发区别？

区别如下：

第一，名称不一样，分别叫大数据开发和架构开发，

第二，内容不一样，大数据开发侧重于收集海量的数据并汇聚到电脑之中，同时，对大数据进行分析分类整理，形成一系列可以云计算的函数关系，架构师主要是对数据的结构进行编辑程序，数据没有大数据那样量大。

六、数据挖掘和大数据开发

数据挖掘和大数据开发：解析数据背后的价值

随着信息时代的到来，数据已成为当今社会最宝贵的资源之一。数据挖掘和大数据开发作为数据科学领域中的两大重要组成部分，扮演着发现、提炼和利用数据价值的关键角色。本文将深入探讨数据挖掘和大数据开发对于企业和社会的重要意义以及未来发展趋势。

首先，让我们从数据挖掘说起。数据挖掘是一种通过分析大数据集，发现其中隐藏模式、趋势和规律的过程。借助数据挖掘技术，企业可以从海量数据中提取有价值的信息，帮助决策者制定战略、优化业务流程，并提升市场竞争力。通过对数据进行分类、聚类、预测和关联分析等方法，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商机，有效降低风险，提高效率。

而大数据开发则是在数据挖掘的基础上，构建高效数据处理系统的过程。随着互联网和物联网技术的迅猛发展，各行各业都面临着庞大的数据处理需求。大数据开发通过构建数据仓库、数据湖，设计数据架构，实现数据清洗、转换、存储和计算，为企业提供可靠、高效的数据服务和支持。同时，大数据开发也涵盖了数据安全、隐私保护等方面，确保数据在使用过程中得到充分的保护。

数据挖掘和大数据开发的发展不仅影响着企业的商业模式和运营效率，也对社会产生着深远的影响。在金融领域，数据挖掘和大数据开发被广泛应用于风险控制、信用评估、投资决策等方面，为金融机构提供更精准、及时的决策支持。在医疗健康领域，数据挖掘和大数据开发帮助医生诊断疾病、优化治疗方案，推动个性化医疗的实现。在城市管理方面，数据挖掘和大数据开发可以帮助政府更好地规划交通、资源分配，提升城市运行效率。

数据挖掘和大数据开发的未来趋势

随着人工智能、云计算、物联网等新兴技术的蓬勃发展，数据挖掘和大数据开发正迎来新的机遇和挑战。未来，数据挖掘将更加注重对不确定性数据和多源数据的处理，发展出更加智能、自适应的挖掘算法，实现对复杂数据背后价值的深度挖掘。同时，隐私保护、数据安全、解释性等方面也将成为未来数据挖掘研究的重要方向。

而在大数据开发领域，未来将面临着数据规模不断扩大、数据类型不断增多等挑战。为应对这些挑战，大数据开发将继续推进数据处理技术的创新，加强数据质量管理、数据治理能力，提高数据利用效率和处理速度。同时，大数据开发也将更加注重开放性、标准化，推动行业间数据共享和协作，实现数据在更广泛范围内的应用和创新。

总的来说，数据挖掘和大数据开发作为当今信息社会中至关重要的技术和方法，正助力着企业提升竞争力，推动社会进步。未来，随着新技术的不断涌现和应用场景的不断拓展，数据挖掘和大数据开发将发挥更加重要的作用，为人类创造更多智慧和价值。

七、app开发用什么数据库？

app 在使用过程中，会产生用户主数据和业务数据，这两类数据需要持久化保存到数据库中，等下次用户登录 app 时，app 调用后台服务将数据从数据库读取出来。

我们可以选择目前技术很成熟，使用广泛，被业界普遍认可的关系型数据库，比如 MySQL, PostgreSQL, 也可以采用非关系型数据库比如 MongoDB.

八、开发数据库用什么软件？

数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。它具有整体性、共享性。数据库软件有着整体性和共享性的特点。

数据库技术的发展，已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期，根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。

做一个数据库，需要的软件可以是：

1、Sybase。开发公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。Sybase的产品和专业技术服务，为企业提供集成化的解决方案和全面的应用开发平台。

2、Informix。公司在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。

3、MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。而2009年，SUN又被Oracle收购。对于Mysql的前途，没有任何人抱乐观的态度。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

4、Visual FoxPro。原名FoxBase，最初是由美国Fox SoVisual FoxProftware公司于1988年推出的数据库产品，在DOS上运行，与xBase系列兼容。FoxPro是FoxBase的加强版，最高版本曾出过2.6。之后于1992年，Fox Software公司被Microsoft收购，加以发展，使其可以在Windows上运行，并且更名为 Visual FoxPro。 FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进，主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件，进一步提高了系统的开发能力。

九、hive的元数据存储在derby和mysql中有什么区别？

hive的元数据如果放在derby，一般只能允许1个会话连接；而mysql则没有这个限制；为了共享知识，请点个赞支持下

十、深入探讨大数据中的HQL：用Hive Query Language提升数据处理效率

在现今信息时代，大数据已经成为了多个行业中决策和洞察分析的重要工具。而在处理大数据时，Hive Query Language（简称HQL）作为一种高效的查询语言，得到了广泛应用。本篇文章将深入探讨HQL的优势及其在大数据环境中的实际应用，旨在为读者提供有价值的参考。

什么是HQL？

HQL是一种类SQL的查询语言，专为处理存储在Apache Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据而设计。HQL允许用户通过类似于SQL的语法，对大规模数据集进行快速和有效的查询。由于HQL是基于Hive的，因此它结合了Hadoop的强大处理能力和简单易用的查询语法，使得数据分析变得更加直观。

HQL的基本构成与特点

HQL与SQL在语法结构上类似，但是在某些功能和操作上又有所不同。以下是HQL的一些基本构成及其特点：

• 表的概念: HQL使用表的概念来存储数据，类似于关系型数据库中的表。用户可以创建、修改和删除表。
• 数据类型: HQL支持多种数据类型，包括基本数据类型（如整数、浮点数、字符串等）和复杂数据类型（如数组、结构体等）。
• 查询操作: HQL允许用户进行各种查询操作，包括SELECT、JOIN、GROUP BY和ORDER BY等。
• 支持多个文件格式: HQL支持多种文件格式的数据存储，包括Text、Parquet、ORC等，满足不同应用场景的需求。

HQL的优势

采用HQL进行大数据分析具备多种优势：

• 高效性: HQL可以处理大规模数据集，并且支持分布式计算，使得查询效率显著提升。
• 简洁性: 类似于SQL的语法，降低了学习成本，让从传统数据库迁移过来的用户可以快速上手。
• 扩展性: 基于Hadoop的架构，HQL能够轻松地扩展处理能力，以适应不断增长的数据量。
• 支持复杂数据分析: HQL支持多种复杂数据处理操作，使得用户能够进行深入的数据挖掘和分析。

HQL的基本语法

要有效利用HQL，了解其基本语法非常重要。以下是一些常用的HQL语法示例：

创建表

创建表格的方法如下：

CREATE TABLE table_name (column_name data_type, ...);

插入数据

向表中插入数据的命令为：

INSERT INTO TABLE table_name VALUES (value1, value2, ...);

查询数据

查询数据的典型命令是：

SELECT column_name FROM table_name WHERE condition;

更新数据

更新数据使用的命令为：

UPDATE table_name SET column_name = value WHERE condition;