这篇文章主要介绍了hive+Sqoop+Flume的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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HDFS => 海量数据的存储 MapReduce => 海量数据的分析和处理 YARN => 集群资源的管理和作业调度
直接使用MapReduce处理大数据，将面临以下问题：
- MapReduce 开发难度大，学习成本高(wordCount => Hello World) - Hdfs文件没有字段名、没有数据类型，不方便进行数据的有效管理 - 使用MapReduce框架开发，项目周期长，成本高
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 映射为一张表 (类似于RDBMS中的表)，并提供类SQL查询功能；Hive是由Facebook开源，用于解 决海量结构化日志的数据统计。
* Hive本质是：将 SQL 转换为 MapReduce 的任务进行运算 * 底层由HDFS来提供数据存储 * 可以将Hive理解为一个：将 SQL 转换为 MapReduce 任务的工具
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变 化的数据集合，主要用于管理决策。(数据仓库之父比尔·恩门，1991年提出)。
* 数据仓库的目的：构建面向分析的、集成的数据集合；为企业提供决策支持 * 数据仓库本身不产生数据，数据来源与外部 * 存储了大量数据，对这些数据的分析和处理不可避免的用到Hive
由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看，Hive 和传统的关系数据库除了拥有类似的 查询语言，再无类似之处。
* 查询语言相似。HQL <=> SQL 高度相似 由于SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言 HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。 * 数据规模。Hive存储海量数据；RDBMS只能处理有限的数据集； 由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数 据；而RDBMS可以支持的数据规模较小。 * 执行引擎。Hive的引擎是MR/Tez/Spark/Flink；RDBMS使用自己的执行引擎 Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而RDBMS通常 有自己的执行引擎。 * 数据存储。Hive保存在HDFS上；RDBMS保存在本地文件系统 或 裸设备 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而RDBMS是将数据保存在本地文件系统或裸设备 中。 * 执行速度。Hive相对慢（MR/数据量）；RDBMS相对快； Hive存储的数据量大，在查询数据的时候，通常没有索引，需要扫描整个表；加之Hive使 用MapReduce作为执行引擎，这些因素都会导致较高的延迟。而RDBMS对数据的访问通常 是基于索引的，执行延迟较低。当然这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到 超过数据库的处理能力的时候，Hive的并行计算显然能体现出并行的优势。 * 可扩展性。Hive支持水平扩展；通常RDBMS支持垂直扩展，对水平扩展不友好 Hive建立在Hadoop之上，其可扩展性与Hadoop的可扩展性是一致的（Hadoop集群规模 可以轻松超过1000个节点）。而RDBMS由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目 前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。 * 数据更新。Hive对数据更新不友好；RDBMS支持频繁、快速数据更新Hive是针对数据仓库应用设计的，数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对 数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而RDBMS中的数据需要频繁、快速的 进行更新。
** 安装python-devel开发包
1.概述 有时在安装某些软件的时候，会报错：
Error: must have python development packages for 2.4, 2.5, 2.6 or 2.7. Could not find Python.h.Please install python2.4-devel, python2.5-devel, python2.6-devel or python2.7-devel
这是因为缺少python开发包的原因。
2.解决方案
如果你使用的是centOS系统，或者支持yum的系统，那么可以通过如下方式进行安装：
yum search python | grep -i devel
通过上面命令会找到devel开发包，然后再运行下面命令进行安装：
yum install python-devel.x86_64
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“hive+Sqoop+Flume的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
