Hiv
e 是一种开源的数据仓库系统，通常用于大规模数据处理。很多人可能熟悉 Hive，但仍然有一些冷知识，即使你是一个有经验的 Hive 用户，这些知识可能仍然是新颖的。
1. Hive 不是用来替代关系型数据库的 尽管 Hive 可以处理大规模数据，但它并不是用来替代关系型数据库的。相反，它是为了处理那些不适合在传统的关系型数据库中存储和查询的数据而设计的。例如，它可以轻松存储和查询类似文档和半结构化数据的内容。
2. Hive 没有实时查询的功能 尽管 Hive 可以处理大量的数据，但它并不是为了提供实时查询而设计的。它通常被用作离线处理工具，用于处理海量的存储数据。获得实时数据的操作，是使用类似于 Apache Storm 的流处理框架来完成。
3. Hive 在处理大量数据时需要配置 如果想使用 Hive 处理大规模数据，那么需要对 Hive 进行配置。可以配置 Hadoop 内存和 CPU 的使用量，以及 HDFS 的块大小和副本数。还可以为 Hive 编写自定义 MapReduce 任务，以更好地适应你的数据处理需求。
4. Hive 可以使用 UDF 执行自定义操作 Hive 允许使用 UDF（用户定义的函数）在查询时执行自定义操作。这些函数可以用来执行一些自定义计算或数据处理逻辑。例如，你可以编写一个 UDF 来识别数据集中的异常值。
5. Hive 支持 SQL-Like 查询语言 尽管 Hive 不是关系型数据库，它支持 SQL-Like 查询语言。这意味着你可以在 Hive 中执行类似于 SQL 的查询，并使用类似于 Join、Group By 和 Order By 的关键字。
6. Hive 支持 Partition 和 Bucket Hive 支持 Partition 和 Bucket 的概念。Partition 可以帮助你更好地组织数据，以便进行更快速的查询。Bucket 可以用来进一步分区，以进一步优化数据存储和查询。
7. Hive 支持多种格式的数据源 Hive 支持多种格式的数据源，包括 CSV、TSV、JSON、ORC 和 Parquet。这使得 Hive 可以处理几乎所有类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 总之，Hive 是一个强大的数据仓库系统，可用于处理海量的数据。虽然有一些冷知识可能会让你惊讶，但 Hive 的灵活性和可扩展性使得它成为许多团队用来处理数据的主要工具之一。