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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
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。
- 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
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！ 流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。 但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。
- 如何通俗地理解Hive的工作原理？ - 知乎
接下去Hive会对执行计划进行优化，最常见的优化可能是PartitionPrune，比如你在Hive中定义了分区表，那么如果有Where条件中出现了分区字段，比如WHERE date ＝ '2016-08-25'，而且分区就是date，那么我需要在TableScanOperator中加入分区信息，指定Scan的时候只扫描2016-8-25的
- 数仓篇：Hive优化实践（二）治理小文件
Hive小文件产生的背景 数据写入频率较高：Hive表被映射到HDFS文件，频繁写入可能以小文件形式存在； 映射表的切分限制：Hive表映射为HDFS文件时，按照数据块大小进行切割，表中存在小于数据块的数据时，就会生成小文件； Hive小文件产生原因 1 动态分区插入数据的时候，会产生大量的小文件，从而
- 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
- IT 圈里有哪些经常被读错的词？ - 知乎
IT 圈里有哪些经常被读错的词？
- 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。 缺点：
- 求大神帮助：hive获取周一的日期？ - 知乎
hive本身提供的时间函数已经很丰富了，基本上能满足我们所有的需求，一些特殊需求也可以通过增加一些数学逻辑实现出来。 接下来看一下类别的日期和时间函数的使用方式。 1 时间戳和日期相互转换函数 具体执行结果在后面备注标注出来。
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