hive 存放数据库表说明？（hive设置reduce个数，hadoop 如何控制reduce输出文件个数）

hive 存放数据库表说明？

Hive是一个数据仓库基础设施工具，用于对大数据进行存储和处理。Hive存放数据库表是通过将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，并将其组织为表的形式来实现的。

Hive内部采用了类SQL的查询语言（HQL）来进行数据操作和查询，底层通过将HQL转换为MapReduce任务来执行数据处理。

这样可以将大数据集合以表的形式存储在HDFS上，方便对数据进行结构化查询和分析，提供了更高层次的抽象，使得非技术人员也能够方便地使用和操作大数据。

hadoop功能介绍？

Hadoop是大数据处理框架，工具

hdfs和mapReduce是Hadoop的两个原始核心功能，前者是负责储存的系统，类似把试卷放在几个柜子里，后者负责并行计算，类似把100份试卷分给5个人批改。

Hadoop后来逐渐加了其他工具

hive提供数据汇总查询功能，给了一个窗口处理数据，对数据进行加减乘除。

hbase是一个可扩展的、非关系型数据库，不是传统的excel表那种的数据格式

spark是比mapReduce更快的计算框架

Hadoop和mysql的关系是“Friends with benefits”

Hadoop的并行处理系统加上mysql的快速处理大量数据能力，就能得到一个能够使用关系型数据并以巨大速度进行计算的数据库。

hadoop的关键组件及功能？

Hadoop = HDFS+Yarn+MapReduce+Hbase+Hive+Pig+…

1.HDFS:分布式文件系统

2.Yarn:分布式资源管理系统，

3.MapReduce:Hadoop的编程框架

4.Pig:基于hadoop的一门数据处理语言

5.Zookeeper：分布式协调服务

6.Hbase:Hadoop下的分布式数据库

7.Hive:分布式数据仓库

8.Sqoop:用于将传统数据库中数据导入到hbase中一个工具

9.Spark:基于内存的分布式处理框架

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