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hive怎么处理大数据
Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取，写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据上，提供命令行工具和JDBC驱动程序，用于将用户连接到Hive。最适用于传统的数据仓库任务。Hive优势在于处理大数据，因为hive的执行延迟比较高。
根据Hive数据表格的特性，和通过Hive日志观察到的用户使用习惯等特性，通过选择合适的文件存储格式，可以大大提高查询效率，减少查询耗费时间。
Hive的工作方式 Hive的工作方式与传统数据库有所不同。传统数据库通常通过执行预编译的SQL语句来处理数据，而Hive则是在执行查询时动态编译HQL。这意味着Hive更适合处理批量数据，而不是实时数据。另外，Hive还支持用户自定义函数（UDFs），使得用户可以更方便的处理和分析数据。
首先这次任务咱们使用Hive来进行数据处理和分析，通过查询Hive文档发现Hive内置函数无法实现分词，但是Hive提供UDF支持用户自定义函数来实现更多的功能。
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成一张表，并提供类SQL查询功能；其本质是将HQL转化成MapReduce程序。
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