随着大数据技术的不断改进与发展，越来越多的企业和组织开始将其应用于业务的数据分析和决策中。而在这些大数据应用场景中，使用Hive数据库已经成为了更优选择之一。
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库，同时也是一个数据处理工具。与其他大数据技术相比，Hive具有以下几个优势：
1.易于学习和使用
Hive使用类SQL语言HiveQL来查询和操作数据。这使得在Hive上进行数据处理的用户无需学习一些特殊的语言或深入到编程技术领域中去，从而极大地减少了学习和使用成本。
2.高度可扩展
Hive是运行在Hadoop上的，因此可以与Hadoop的高度可扩展性相媲美。随着数据集的增长和处理负载的增加，可以通过添加更多的节点来扩展集群并提高处理性能。这使得Hive成为了处理大规模数据的理想工具。
3.支持复杂数据类型和格式
在现实生活中，许多数据集都包含了多种数据类型和格式，如结构化、半结构化和非结构化数据等。而Hive可以支持这些数据类型和格式，从而可以处理更广泛的数据集。
4.支持多种数据源
除了从Hadoop中读取数据外，Hive还可以从许多不同的数据源中读取数据，如关系型数据库、NoSQL数据库、Web服务和FTP 服务器 等。这使得Hive可以进行跨数据源的分析和处理，并且极大地降低了数据集成的难度。
5.易于扩展
Hive提供了一些接口和SDK来帮助开发人员扩展其功能。例如，开发人员可以编写自己的UDF（用户定义函数）来执行自定义的数据操作。
除了以上这些优势之外，Hive还有一些其他的特征，如数据安全性、数据备份和恢复、分布式查询和数据分析可视化等。
在实际应用中，Hive已经被广泛地应用于各种大数据场景中。其中一些典型的应用场景包括数据仓库、日志分析、数据挖掘、商业智能等。
在数据仓库面前，Hive的优势在于可以让用户在Hadoop上执行SQL查询，从而避免了采用传统的数据仓库解决方案所需要的昂贵硬件和软件费用。
在日志分析中，Hive可以帮助用户更好地理解网站访问者的行为并进行用户行为分析。
在商业智能方面，Hive可以让用户快速地构建数据可视化和交互式查询，并且Hive还可以直接输出报表数据。
Hive作为一种基于Hadoop的数据处理工具，提供了一种易于学习和使用的方式来处理大规模的数据集。与其他大数据技术相比，Hive具有高度可扩展性、支持复杂数据类型和格式、易于扩展、支持多种数据源等特点。
在实际应用中，Hive已经被广泛地应用于各种大数据场景中，包括数据仓库、日志分析、数据挖掘、商业智能等。
因此，对于需要处理大规模数据集的企业和组织而言，使用Hive来进行数据处理和分析已经成为了更优选择之一。
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hive与hbase区别
Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠丛好，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。一些主要区别包括：
虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品，但它们不为用户提供相同的功能。然而，尽管存在差异，Apache Hive 和 Apache HBase 都是处理大数据时优先考虑的两块工具和解决方案。
每个工具都有自己的优缺点。因此，Hive 和 HBase各自都存在一些限制。
首先，虽然Hive也具有非常基本的 ACID 功能，但它们没有像 MYSQL 那样成熟完备的产品架构，速度无法满足日常OLTP型业务。
Hive 查询通常也具有高延迟。由于它在 Hadoop 上运行批处理，因此获取查询结果可能需要几分钟甚至1小时。此外，更新数据可能既复杂又耗时。
Hive 不是擅长用于查询数据集（尤其是大数据集中）当中的部分数据，大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS （关系型数据）来处理这些数据集。
HBase 查询采用自定义语言，需要经过培训才能学习。HBase 并不完全符合 ACID，尽管它确实支持某些属性。
HBase 可以通过协同处理来处理小数据，但它仍然不如 RDBMS（关系型数据库） 有用。
1、Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如，计算趋势或网站日志。
2、HDFS 的 SQL 查询引擎 – 您可以利用 Hive的HQL来查询处理 Hadoop 数据集，然后将它们连接到相应的BI工具，进行相关报表展示。
1、雹郑神HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时源亏查询，因为速度很慢。
2、HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。您也可以将 HBase 用作所有 Hadoop 数据的仓库。
3、大量数据需要长期保存, 且数量会持续增长，而且瞬间写入量很大。
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初次打开mysql5.6后,怎么使用呢？
一、mysql是通过DOS命令方式操作的，所以需要让DOS能找到相关命令，就得需要做一下配置，首先我们需要指定mysql服务启动启动的文件，用到bin包下的命令，可以通过环境变量配置找到此命令，也可通过在文件中添加下面配置的方式找到此命令：[WinMySQLAdmin]# 指定mysql服务启动启动的文件Server=D:/yan_package/mysql-5.6.23-win32/bin/对上述图的参数做下解释说明：basedir：设置mysql的安装目录datadir：设置mysql数据库的数据的存放目录port: 端口号server_id: server-id值类似于IP地址：这些ID值能唯一识别复制服务器群集中的每个服务器实例，如果设置主从服务器时，每个服务器必须有一个唯一的server-id值，且不相同。 也可以在配置文件中设置mysql服务器的字符集default-character-set=gbk二、文件修改好后，进入DOS命令安装mysql服务三、启动mysql服务四、在mysql控制台下以root用户登录，默认root用户是没有密码的，直接按回车。 八、登录成功后，可以看到都有哪些数据库.补充：停止mysql的服务用net stop mysql删除mysql的服务用mysqld -remove
vb查询access数据库资料
首先有一点要注意,数据库的使用与我们以往所使用的文本文件不同.例如我们使用文本文件,来记录各种有用的数据.那么大致有以下几步:读取文件 -- 格式化数据 -- 关闭文件 -- 使用数据如果数据量较大,需要进行筛选,且存放数据的源文件可能不定时变更,那么我们可以用一个临时文件来存放有用的数据,这样可大大提高程序的效率.要 [格式化数据]时,我们首先要进行筛选,然后还得进行分类,这样文件中的字符串才能被转换成有用的信息来供程序使用.这样一来,不用说,处理速度将大大减 慢,而且就算你设计的数据格式比较科学,当数据量非常大时,文件的容量也会变的让普通计算机无法承受.相对文本文件来说数据库的使用也大致分为以下几步:打开数据库 -- 查找数据 -- 使用数据 -- 关闭数据库从中可以看出,里面少了一步格式化数据,因为数据库本身在存储数据时,它就是按照一定的格式来进行存储的.其次是,数据库与文本文件返回数据的方法不同.如果把文本文件比作一个Textbox 的话,那么数据库更像是一个ListBox.使用文本文件时我们需要从整个Textbox中取出有用的信息,并进行处理,而Listbox则可以根据需要返回特定的某一项.由于VB本身并不带有可以访问数据库的类,所以我们需要引用一个包含能访问数据库的类来使用数据库.这里我们采用ADODB,相比DAO和能访问数 据库的API来说,它比DAO更灵活,更强大;而比起API,它更简单易用,更适合初学者.而Access数据库比起SQL,也相对简单了很多,且能够满 足中小型应用程序的需要,所以我们在使用数据库时,选择了Access.就像使用文本文件来存储数据一样,我们需要先设计好数据结构,只不过在设计Access数据库的结构时,我们需要用到其它的程序来进行详细的规划.建议采用的程序是office中的Access或VB自带的VISDATA.当数据库设计好了以后,我们可以开始数据库编程了.首先,我们需要引用ADO.具体的方法是,在工程 -- 引用 中,找到Microsoft ActiveX,Connection,1,1之后我们就可以把用户输入的密码进行比较,看是否允许登录 and thenMsgbox 用户不存在!,16ElseIf PassWord =Recordset(密码) thenmsgbox 登录成功!,64Elsemsgbox 密码错误!,32End IfEnd 2.假设Admin已经成功登录系统,我们想把所有的用户名和密码都显示出来 Select * From Users,Connection,1,1这时,表已经被打开,我们就用以下代码把它显示出来 whlie Not 用户名: & Recordset(用户名) & 密码: & Recordset(密码)由以上代码示例可以看出,打开表时,可以只打开其中的一个字段,也可以打开所有.第一个参数是SQL语句 [字段名] From 表名 [Where 条件]这里的条件可以省略.且字段名也可以用*来代替所有字段.需要注意的是,如果你用(1)中的方法打开,那么(2)后面显示的代码就不能再用在(1)中.因为(1)里并没有打开[用户名]字段,所以这一句Recordset(密码)就没有值存在,还有可能出错.后面的条件,可以用=、>、<等运算符.比如 Where ID > 32.(这里假设[ID]为数字型.)这是打开的部分.第二个很重要的部分就是查询记录.数据库它并不是把所有记录全部放到一个变量中备用的.而是以当前记录的形式来返回一个值.所以我们想从中找到有用的信息,就必须要对信息进行定位/筛选.定位:移动到下一条 移动到上一条 移动到最后一条 移动到第一条 移动到某一条 Number筛选 条件如:[用方法(2)打开表之后]Private Sub Command1_Click() 用户名= & <> True ThenMsgbox 该用户的密码是: & Recordset(密码),64ElseMsgbox 未找到该用户的资料!,16End IfEnd SubMoveNext 只有当Eof不为True时,才可用,否则发生错误.而MovePrevious刚是Bof不为True时....而只要Eof 和 Bof中有一个不为真时,也就是说只要有一条记录时,它就可以使用 方法中的条件和Open时的第一个参数中的条件表述方法是完全一致的.当在已打开的记录集中,找不到该记录时,Eof为True.找到则当前的值就是符合条件的记录.第三个部分就是添加/修改记录.修改记录很简单,先按以上的方法找到相关记录之后,给记录赋值就可以了.比如:[(修改密码)按方法(1)打开表之后]Recordset(密码) = 需要注意的就是,在修改完成后,要调用Updata方法,这样修改才能生效.而添加记录则可以用以下代码来实现(用户名) = AdminRecordset(密码) = 这里,先要调用Addnew方法,增加一条新记录,然后对这个新记录中的各字段赋值,最后再调用Updata方法.到这里就差不多了,最后说一下上面提到的几个方法 SQL语句,数据源,游标类型,打开方法SQL语句不用说了,就是Select那啥的,目的就是按要求从表中返回数据数据源就是一个打开之后的Connection对象.去他妈的游标类型,填1就可以了 [偷笑ing]打开方法对应了几个常数,具体哪几个可以从对象浏览器里看.对应数值的意义:1 只读 2 独占 3 可写 4 自已可写,别人可读 连接代码,服务器用户名,密码这里的连接代码就不在多说了,服务器用户名,密码只有在连接远程数据库时才用到.
现在企业上使用最多、最通用的的SQLServermysql和oracle使用最多、最通用的版本又是哪一个？
个分开看，下载方便，毕竟国内数据库市场。 国内的页游公司，2010，大的还是oracle，也有2005，一般来说数据库足够大,和11g为主，而且现在被oracle收购以后，要看公司，2012的（稍微少一些），多数是现在多数是2008，维护方便，不过大型数据库mysql没有任何优势，大多数都是这个。 企业上不少在用，这种大型数据库更换版本比mysql困难多了，oracle的占有率最高。 oracle是中大型数据库，用了2年然后就换版本了，中型数据库，更换也容易，什么都有。 一般有专门的dba或者维护厂商维护。 mysql是小型。 一般来讲sqlserver面广一些，大型数据库也有用它的，毕竟数据太重要）。 这个数据库安装简单，oracle总不会自己打自己吧，只是稍微有点浪费，毕竟它本身就不小（和sqlserver比较），费用低，才考虑它，不过小的为主，用它的主要以数据仓库。 9i（正在逐步退出）和12C（还比较新，而且还要各种测试，数据分析企业和中大型企业为主。 现在的版本一10g，小型也可以用。 sqlserver是中大型数据库。 版本不好说
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