如何通俗地理解Hive的工作原理？有一個大倉庫，里面有10000個箱子?，F(xiàn)在我們需要把這些箱子搬到門對面的倉庫。我們可以讓一個工人先移動它。如果我們每分鐘移動一個，需要一萬分鐘?，F(xiàn)在我們找到了一個速度

如何通俗地理解Hive的工作原理？

有一個大倉庫，里面有10000個箱子?，F(xiàn)在我們需要把這些箱子搬到門對面的倉庫。

我們可以讓一個工人先移動它。如果我們每分鐘移動一個，需要一萬分鐘。

現(xiàn)在我們找到了一個速度更快的工人，他可以在半分鐘內(nèi)移動一個。因此，它將在5000分鐘內(nèi)完成。當(dāng)然很棒，比如說，讓工人移動得更快，比如說，20秒移動一個？

但總有一個極限。畢竟，搬一個箱子很辛苦。這并不容易。

您還需要多少工人？例如，讓我們找100個工人?？煲稽c(diǎn)嗎？

但是，還涉及到另一個問題。雖然工作的人多了，但只有一扇門，100名工人擠在一起。雖然人多了，但效率沒有多大提高。許多人在門口等著。

玩過魔獸的人都知道，如果礦主太多，會有人在礦場外等著，所以如果每個礦場有5個以上的礦主，采礦速度不會提高。

那又怎樣？在游戲中，我們可以開一個新的礦井，這樣每個礦井可以分成5個農(nóng)戶來開采。

對于相應(yīng)的倉庫，我們可以多開幾扇門。例如，我們可以打開100個門，并為每個門分配幾個工人。這樣，我們能更快更同步地移動箱子嗎？

這就是蜂巢中的map和reduce的原理。

當(dāng)然，這只是一個非常粗略的陳述，它還涉及許多細(xì)節(jié)，例如如何在工人之間分配工作？如何將數(shù)據(jù)切割成“盒子”，如何將其堆放在新倉庫中，如何開門，如何按順序移動？

hbase和hive的差別是什么，各自適用在什么場景中？

1. HBase：基于Hadoop數(shù)據(jù)庫，是NoSQL數(shù)據(jù)庫；HBase表是物理表，適合存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2. Hive：它不存儲數(shù)據(jù)，而是依賴HDFS和MapReduce，通過SQL計算和處理HDFS上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；Hive中的表是純邏輯表。

這兩者通常一起使用。

1. HBase：實(shí)時隨機(jī)查詢海量詳細(xì)數(shù)據(jù)，存儲采集到的web數(shù)據(jù)；

2。配置單元：適用于離線批量數(shù)據(jù)計算，一般用于查詢分析和統(tǒng)計。