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1. Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。 Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。 这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 hive分区有个数限制么，或者说分区个数太多对性能的影响是什么？ 有这样一种场景， 目前我有500家门店，每个门店每天产生1000W条交易数据，然后构建数据表时分区我想通过门店编号进行分区（因为查询数据大部分时候都是… 再来看看hive。 hive 官网有描述，“Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL.”，hive的定位是数据仓库，其提供了通过 sql 读写和管理分布式存储中的大规模的数据，即 hive即负责数据的存储和管理（其实依赖的是底层的hdfs文件系统或s3等.
2. Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它将SQL语言转化为MapReduce任务，并在Hadoop集群上运行。 它提供了类似于SQL的查询和分析接口，使得非专业开发人员可以通过简单的SQL语句访问分布式存储中的大数据，从而实现数据分析和查询。 Hive SQL和Spark SQL则更加强调其分布式计算和分析的能力，因此增加了很多针对大规模数据处理的扩展功能，如窗口函数、复杂数据类型等。 执行引擎：MySQL使用的是基于磁盘的MyISAM或InnoDB引擎，而Hive SQL和Spark SQL则使用基于内存的执行引擎。 总的来说，Hive on Tez 保留了与 Hadoop 的紧密集成，可在 YARN 环境下执行，但相比 MapReduce 查询响应时延显著降低，吞吐量得到提升。 Hive + LLAP Hive 3.x 版本引入了 LLAP（Live Long And Process）功能 [1] [14]，面向交互式查询场景。LLAP 在每个工作节点上启动长期驻留的多线程守护进程，负责 I/O、缓存和部分.
在 Hive 中，你可以使用 INSERT INTO 语句向表中插入数据。以下是一个示例： INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2,.); 在上述示例中，你需要将 table_name 替换为要插入数据的表的名称， value1, value2,.替换为要插入的值。 请注意， Hive 中的 INSERT INTO 语句要求插入的值的数量和类型必须与表的列数量和.
最近笔者在某客户线上生产环境就频繁多次遇到了该问题，某些HIVE SQL 作业（底层非HIVE ACID事务表），因为迟迟获取不到HIVE锁导致作业长时间卡死，最后运维人员不得不登录hs2后台手动通过命令查找并释放死锁，才最终解决问题。 impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有 实时，批处理，多并发 等优点。 Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。 Hive 优化查询速度的方法有很多，你可以记下： 使用分区表和分桶表： 合理的分区和分桶可以大大减少查询数据量，提高查询效率。 避免使用 select *： 尽量只选择需要的列，避免查询不必要的数据，可以加快查询速度。
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