hive和oracle区别？

一、hive和oracle区别？

oracle是数据库,而hive是数据仓库,二者最大的区别就在于存储和计算.oracle数据库是支持存储计算功能的,Hive是基于hadoop的数据仓库工具,hive本身没有存储和计算能力,完全依赖于hdfs和MapReduce进行分布式存储和并行计算;通过将oracle/mysql等数据库中的表映射成hive上的一张表,使用hql语句对表数据进行增删改查操作,本质是将hql语句转化成Mapreduce程序运行.

hiveoracle依赖于Mapreduce进行计算本身内置计算能力不支持数据更新支持数据更新处理数据规模大,执行延迟高处理数据规模小,执行延迟低依赖于hdfs进行存储,分布式海量存储本身具有存储能力,存储能力有限扩展性高, 非插件情况下不支持事务扩展性差,支持事务,支持复杂索引不可以接入web前端进行展示可以接入前端web进行展示

二、oracle大数据量的导入和导出方法是什么？

方法一：利用PL/SQL Developer工具导出：菜单栏---->Tools---->Export Tables

方法二：利用cmd的操作命令导出，详情如下：1:G:\Oracle\product\10.1.0\Client_1\NETWORK\ADMIN目录下有个tnsname.ora文件，内容如下：

CMSTAR = (DESCRIPTION = (ADDRESS_LIST = (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 172.18.13.200)(PORT = 1521)) ) (CONNECT_DATA = (SERVICE_NAME = cmstar) ) )

其中：CMSTAR为数据库名，HOST为IP地址，所以可以仿效上面的例子手动添加数据录连接。

2：用cmd进入命令行输入：tnsping cmstar就是测试172.18.13.200是否连接成功

3：导入与导出，如下：数据导出：1 将数据库TEST完全导出,用户名system 密码manager 导出到D:\daochu.dmp中exp system/manager@TEST file=d:\daochu.dmp full=y2将数据库中system用户与sys用户的表导出expsystem/manager@TESTfile=d:\daochu.dmpowner=(system,sys)3将数据库中的表table1、table2导出expsystem/manager@TESTfile=d:\daochu.dmptables=(table1,table2)4将数据库中的表table1中的字段filed1以"00"打头的数据导出expsystem/manager@TESTfile=d:\daochu.dmptables=(table1)query=\"wherefiled1like'00%'\"

上面是常用的导出，对于压缩我不太在意，用winzip把dmp文件可以很好的压缩。不过在上面命令后面加上compress=y就可以了

数据的导入

1将D:\daochu.dmp中的数据导入TEST数据库中。impsystem/manager@TESTfile=d:\daochu.dmp上面可能有点问题，因为有的表已经存在，然后它就报错，对该表就不进行导入。在后面加上ignore=y就可以了。

2将d:\daochu.dmp中的表table1导入impsystem/manager@TESTfile=d:\daochu.dmptables=(table1)

注意事项：导出dmp数据时需要有导出表的权限的用户，否则不能导出。

PL/SQL Developer是Oracle数据库中用于导入或导出数据库的主要工具，本文主要介绍了利用PL/SQL Developer导入和导出数据库的过程，并对导入或导出时的一些注意事项进行了说明，接下来我们就一一介绍。

导出步骤：

1 tools ->export user object 选择选项，导出.sql文件。

2 tools ->export tables-> Oracle Export 选择选项导出.dmp文件。

导入步骤：

注：导入之前最好把以前的表删除，当然导入另外数据库除外。1 tools->import tables->SQL Inserts 导入.sql文件。2 tools->import talbes->Oracle Import然后再导入dmp文件。

一些说明：

Tools->Export User Objects导出的是建表语句（包括存储结构）。Tools->Export Tables里面包含三种导出方式，三种方式都能导出表结构以及数据，如下：Oracle ExportSql Insertpl/sql developer

第一种是导出为.dmp的文件格式，.dmp文件是二进制的，可以跨平台，还能包含权限，效率也很不错，用得最广。第二种是导出为.sql文件的，可用文本编辑器查看，通用性比较好，但效率不如第一种，适合小数据量导入导出。尤其注意的是表中不能有大字段（blob,clob,long），如果有，会提示不能导出(提示如下： table contains one or more LONG columns cannot export in sql format,user Pl/sql developer format instead)。第三种是导出为.pde格式的，.pde为Pl/sql developer自有的文件格式，只能用Pl/sql developer自己导入导出，不能用编辑器查看。

三、hive导入数据原理？

关于这个问题，Hive导入数据的原理是将数据从外部存储系统（如HDFS、S3、HBase等）移动到Hive表中。具体原理如下：

1. 创建Hive表：首先，用户需要在Hive中创建一个表来存储导入的数据。表的结构（包括列名、数据类型等）应与导入数据的格式相匹配。

2. 指定数据源：用户需要指定数据的来源，可以是本地文件系统中的文件，也可以是HDFS、S3等存储系统中的文件。

3. 数据加载：Hive使用Hadoop MapReduce作业来实现数据加载。在加载数据之前，Hive会根据表的结构定义生成一个MapReduce作业，该作业负责将数据从源文件中读取并转换为Hive表的格式。

4. 数据转换：在数据加载的过程中，Hive会根据表的定义对数据进行转换。例如，如果表中的某一列定义为整型，而源文件中的数据为字符串类型，Hive会将字符串数据转换为整型数据。

5. 数据存储：加载和转换完成后，Hive会将数据存储到Hive表中。数据存储的位置由用户在创建表时指定。

总结起来，Hive导入数据的原理是通过Hadoop MapReduce作业将数据从外部存储系统读取并转换为Hive表的格式，然后将数据存储到Hive表中。这使得用户可以使用Hive的查询语言（HiveQL）来对导入的数据进行分析和查询。

四、oracle数据量大怎么优化？

1、首先要建立适当的索引。sql在索引字段不要加函数，保证索引起效。如果是复合索引注意在sql的顺序。如果已经存在索引，建议你先重建索引先，因为大数据表的索引维护到了一个阶段就是乱的，一般建议重建。建立好的一般可以获得几十倍的速度提升。

2、最大数据量的表放在最前，最小的表放在最后面。sql是从最后面开始反向解析的。

3、其次是要把最有效缩小范围的条件放到sql末尾去。尤其是主键或者索引字段的条件。

4、保证你sql的算法合理性。保证复杂度和空间度的合理性。

5、必要时候使用存储过程。提升30%-40%的速度6、建议你分页读取不要一下读完所有的数据。（使用rownum），一下子数据太多会使得内存不够用的。如果这些都做了还不满意的话，可以考虑建立几个表空间，然后按照一个算法将各个表的数据，平均的放在各个表空间内（分表分区），在select的时候数据库就会使用多线程到各个表空间索引数据，这个一般不是上千万级的表是不用的。也不是所有人都会用。

五、hive 导入指定字段

LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/local/file' OVERWRITE INTO TABLE target_table;

六、oracle中decode函数怎么转为hive？

不能直接转，decode是一个判断函数

七、oracle 大数据量导出

Oracle 数据库中导出大数据量的最佳实践

在处理大数据量时，Oracle 数据库管理员经常面临导出数据的挑战。无论是为了备份、迁移数据或者与其他系统共享数据，有效地导出大数据量至关重要。在本文中，我们将探讨一些在 Oracle 数据库中导出大数据量的最佳实践，旨在帮助管理员有效地管理这一过程。

1. 使用合适的工具和技术

对于大数据量的导出，选择合适的工具和技术至关重要。Oracle 数据库提供了多种工具和方法来导出数据，如 expdp（Data Pump）工具、SQL Developer、PL/SQL 程序等。根据数据量的大小和复杂性，选择最适合的工具进行导出。

2. 使用 Data Pump 实用程序

在处理大数据量时，Data Pump 实用程序是 Oracle 数据库中推荐的导出工具之一。它提供了高性能和可靠性，能够有效地处理大规模数据的导出任务。通过 Data Pump 实用程序，管理员可以轻松地导出大数据量，并可配置不同参数以优化导出过程。

3. 针对大数据量的优化

在导出大数据量时，需要注意一些优化技巧以提高导出效率。例如，可以通过合理的分区策略来减少导出时间，同时使用压缩功能可以减小导出文件的大小，节约存储空间。此外，合理设置并行度可以加快导出速度，提高整体效率。

4. 监控导出过程

对于大数据量的导出任务，建议管理员始终监控导出过程，以确保任务顺利进行并及时发现任何潜在问题。通过监控导出日志和性能指标，可以及时调整参数和优化导出策略，从而提高导出效率和稳定性。

5. 数据一致性和完整性检查

在导出大数据量之后，务必对导出的数据进行一致性和完整性检查，以确保数据在导出过程中没有丢失或损坏。通过比对源数据库和导出数据的差异，可以及时发现潜在问题，并采取相应措施进行修复。

6. 备份导出数据

对于重要的大数据量导出任务，建议管理员定期备份导出数据，以防止意外情况导致数据丢失。通过定期备份导出数据，可以保证数据的安全性和可靠性，并在需要时快速恢复数据至原状态。

7. 定期维护和优化导出策略

最后，管理员应定期进行维护和优化导出策略，以适应数据库中不断变化的数据量和需求。通过不断优化导出过程，并根据实际情况调整相关参数，可以更高效地处理大数据量的导出任务，提升工作效率和数据安全性。

八、oracle大数据量导出

在数据分析和处理中，大多数组织都需要处理大量的数据。在这种情况下，将数据从Oracle数据库导出到其他系统或工具中进行进一步分析是一个常见的需求。本文将重点介绍如何有效地处理Oracle数据库中的大数据量，并将其成功导出以供进一步使用。

了解Oracle数据库导出

Oracle数据库拥有强大的功能和性能，可以轻松处理大容量数据。在导出数据之前，首先需要了解一些基本概念。

数据导出工具：Oracle提供了多种工具和方法来导出数据，包括SQL Developer、Data Pump等。
导出格式：数据可以以多种格式进行导出，如CSV、Excel等，选择合适的格式取决于后续使用的工具。
性能考量：在导出大数据量时，要考虑性能因素，避免影响数据库和系统的正常运行。

处理大数据量导出

处理大数据量导出时，以下几点是至关重要的：

优化查询：在导出数据之前，通过优化查询语句可以加快数据检索的速度，提高导出效率。
分批导出：将大数据量分批导出可以减少内存占用和提高整体性能。
压缩数据：在导出数据时，可以选择对数据进行压缩，减少数据体积，加快传输速度。

实际操作步骤

以下是针对Oracle数据库大数据量导出的实际操作步骤：

使用SQL Developer或其他工具连接到Oracle数据库。
编写查询语句以检索需要导出的数据。
根据需求选择合适的导出格式和选项。
执行导出操作并等待完成。

性能优化建议

为了提高大数据量导出的性能，可以采取以下建议：

索引优化：确保需要查询的字段上存在合适的索引，提高查询速度。
服务器配置：优化数据库服务器的配置，增加内存和处理器资源。
数据预处理：对需要导出的数据进行预处理，如清洗、去重等，减少导出数据量。

总结

通过本文的介绍，读者可以了解如何处理Oracle数据库中的大数据量，并成功将数据导出以满足不同的需求。在实际操作中，需要综合考虑查询优化、导出格式选择和性能优化等因素，以实现高效的数据导出操作。

九、oracle 大数据量插入

Oracle中处理大数据量插入的最佳实践

在今天的企业环境中，数据量不断增长已经成为常态。对于使用Oracle数据库的企业来说，如何高效处理大规模数据的插入操作是一个至关重要的问题。本文将介绍一些在Oracle数据库中处理大数据量插入的最佳实践，帮助企业提升数据插入的效率和性能。

使用合适的存储引擎

在处理大数据量插入时，选择合适的存储引擎是至关重要的。Oracle数据库中，可以通过使用批量插入等特性来提升大数据量插入的效率。批量插入允许一次性插入多行数据，减少了插入操作所需的资源和时间。

此外，在处理大规模数据时，可以考虑使用分区表来优化数据插入的性能。通过将数据按照一定的规则分割到不同的分区中，可以减少插入操作时的锁竞争，提升并发性能。

调整数据库参数

为了提升大数据量插入的性能，在Oracle数据库中需要合理调整一些关键的参数。例如，可以通过调整PGA_AGGREGATE_TARGET和DB_CACHE_SIZE等参数来优化内存的分配，提升插入操作的效率。

此外，在处理大规模数据插入时，还可以考虑调整LOG_BUFFER和LOG_CHECKPOINT_INTERVAL等参数来优化日志的写入，减少插入操作对日志写入的影响。

使用并行插入

在处理大数据量插入时，可以通过使用并行插入来提升插入操作的效率。Oracle数据库提供了并行插入的功能，允许同时使用多个进程来插入数据，从而加快数据插入的速度。

通过合理设置PARALLEL参数和PARALLEL_MAX_SERVERS参数，可以实现并行插入的配置，并根据实际情况调整并发度以达到最佳性能。

优化索引和约束

在处理大规模数据插入时，需要合理优化数据库中的索引和约束。过多或不必要的索引会影响插入操作的效率，因此可以考虑在插入大数据量之前暂时禁用索引，插入完成后再重新建立索引。

此外，对于一些不必要的约束，也可以在插入数据时暂时禁用，以提升插入操作的性能。但需要注意，在插入完成后及时恢复索引和约束，以保证数据的完整性和一致性。

使用预编译和批量提交

在处理大数据量插入时，可以考虑使用预编译和批量提交等技术来提升插入操作的效率。预编译可以减少SQL语句的解析时间，批量提交允许一次性提交多个SQL语句，减少了网络开销和事务提交的次数。

通过合理使用预编译技术和批量提交，可以有效减少数据库交互的次数，提升插入操作的效率和性能。

总结

在处理大数据量插入时，Oracle数据库管理员可以通过选择合适的存储引擎、调整数据库参数、使用并行插入、优化索引和约束、以及使用预编译和批量提交等技术来提升插入操作的效率和性能。合理的数据库设计和优化策略将在处理大规模数据时发挥重要作用，帮助企业有效提升数据处理的速度和效率。

十、oracle 大数据量迁移

在当今数字化时代，企业处理和管理大数据量变得至关重要。随着公司规模和运营的扩大，数据量不断增长，因此在某些时候需要将数据迁移到新的系统或平台。对于使用 Oracle 数据库的企业来说，执行大数据量迁移是一项复杂的任务，需要精心规划和执行。

为什么大数据量迁移如此重要？

在现代业务中，大数据是推动决策和创新的关键。企业依赖数据来了解客户需求、市场趋势以及业务绩效。随着数据量的增加，企业需要更高效、更可靠的数据库系统来存储和管理这些数据。因此，当企业决定迁移其大数据量时，必须确保迁移过程顺利进行，以确保数据的完整性和可访问性。

迁移大数据量时 Oracle 的角色

Oracle 是全球领先的关系数据库管理系统提供商之一，许多企业在其业务中广泛使用 Oracle 数据库。当这些企业面临大数据量迁移的挑战时，Oracle 扮演着关键的角色。Oracle 数据库提供了强大的工具和功能，可以帮助企业高效地迁移大数据量，同时确保数据的安全性和一致性。

执行大数据量迁移的关键因素

在执行 Oracle 数据库中的大数据量迁移时，有几个关键因素需要考虑：

数据完整性：在整个迁移过程中，必须确保数据的完整性不受影响。任何数据丢失或损坏都可能对企业运营产生严重影响。
性能优化：迁移过程可能会对数据库性能产生影响。因此，需要采取措施来优化性能，确保迁移过程高效稳定。
安全保障：在迁移过程中，安全性是至关重要的。必须采取适当的安全措施，防止数据泄露或遭到未经授权的访问。
合规性要求：企业可能面临不同的监管和法规要求，迁移过程必须符合相应的合规性标准，以避免可能的法律风险。

Oracle 大数据量迁移的最佳实践

为了成功地迁移大数据量，企业可以遵循以下 Oracle 大数据量迁移的最佳实践：

制定详细计划：在开始迁移前，制定详细的迁移计划是至关重要的。计划应包括迁移的时间表、资源需求、风险评估等关键信息。
测试迁移过程：在正式迁移之前，进行小规模的测试迁移是非常有必要的。通过测试可以发现潜在问题并进行调整，以确保正式迁移顺利进行。
备份数据：在进行迁移之前，务必对现有数据进行全面备份。这样可以在出现意外情况时快速恢复数据，并确保数据不会丢失。
监控和优化：在迁移过程中，持续监控数据库性能和数据完整性是必不可少的。及时发现并解决问题，确保迁移过程顺利完成。
培训团队：确保负责执行迁移的团队具备足够的技能和经验，必要时进行培训和知识分享，以提高迁移的效率和准确性。

结语

Oracle 大数据量迁移是一项复杂但关键的任务，企业需要充分准备并遵循最佳实践才能成功地完成这一挑战。通过合理规划、精心执行和持续监控，企业可以确保大数据量迁移顺利进行，为未来业务发展奠定坚实基础。