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- HBase 和 Hive 的差别是什么，各自适用在什么场景中？ - 知乎
在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图： 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储； 通过Hive清洗、处理和计算原始数据； HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase; 数据应用从HBase查询数据；
- 请问spark和hive是什么关系？ - 知乎
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
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- How Long Have You Been Around MineCraft Hive?
i started minecraft 2,1 years ago, and i started on the hive on the old thb days on 24dec 2012
- 基于hive的数据仓库如何处理数据更新（update）问题？ - 知乎
3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。 5) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
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- 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？ - 知乎
Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。 甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。 自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢！
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