hive为什么是hadoop数据仓库？hadoop和mysql不一样。严格来说，hadoop和mysql没有任何关系，不同的是，hadoop是处理大量数据的分布式计算框架，而mysql是存储数据的数据库，ApacheHadoop:Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，可以用来存储和处理大规模的结构化和非结构化数据。
hbase概念:非结构化分布式面向列存储非关系开源数据库，根据Google三大论文之一bigtable的功能:为了解决大规模数据采集中多种数据类型带来的挑战，尤其是大数据的应用问题。能做的:存储大量结果集数据，低延迟随机查询。Sql:结构化查询语言nosql:非关系数据库，列存储和文档存储(低查询延迟)，
非关系数据库列存储(hbase)非关系数据库文档存储(MongoDB)非关系数据库内存存储(redis)非关系数据库图)hive模型(graph)hive和hbase有什么区别？Hive的定位是数据仓库。虽然也有增删查，但是它的删除和查询对应的是整个表而不是单行数据，查询延迟高。其本质是一个数据分析工具，更方便的利用mr的力量进行离线分析。
Hello，HDFS是文件格式，比如FAT32、NTFS，这是底层；HBase是一个数据库，可以建立在HDFS上，也可以不建立，但是根据设计，建议运行在HDFS上。它们的关系是:hbase是内存数据库，hdfs是存储空间；就是东西和房子的关系。Hdfs只是一个存储空间，全称是分布式文件系统。从名字就可以知道他的作用。
3、数据分析系统有哪些Microsoft Excel: Excel是一个应用广泛的电子表格软件，可以用于数据录入、数据清理、数据可视化和基本的统计分析。Python:Python是一种流行的编程语言，拥有强大的数据分析和科学计算库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy。R语言:R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，广泛应用于学术界和数据科学领域。
PowerBI:PowerBI是微软提供的商业智能工具，用于将数据转化为交互式报告和仪表板，并与其他数据源集成。SQL数据库:SQL数据库(如MySQL、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer等。)可以用来存储和管理大量数据，支持使用SQL语言进行数据查询和分析。ApacheHadoop:Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，可以用来存储和处理大规模的结构化和非结构化数据。
4、hadoop和mysql区别hadoop严格来说和mysql没有任何关系。不同的是hadoop是分布式计算框架，用来处理大量数据，而mysql是数据库用来存储数据的。但是一般来说，用hadoop的数据库并不是mysql等传统的关系型数据库，因为当数据量非常大的时候，这些数据库的处理速度会非常慢(即使是集群化的)，会被hbase等非关系型数据库取代，在处理大量数据的过程中会相对稳定。
5、数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系1。使用向外扩展而不是向上扩展来扩展商业关系数据库是非常昂贵的。他们的设计更容易扩大规模。要运行更大的数据库，你需要购买更大的机器。事实上，在市场上经常可以看到服务器厂商将其价格昂贵的高端电脑称为“数据库级服务器”。但有时你可能需要处理更大的数据集，却找不到足够大的机器。更重要的是，高端机对于很多应用来说并不经济。
Hadoop旨在能够在商业PC集群上实现可扩展的架构。添加更多资源意味着为Hadoop集群添加更多机器。Hadoop集群的标准是十到数百台计算机。事实上，如果不是出于开发目的，没有理由在单个服务器上运行Hadoop。2.用键/值对代替关系数据库的一个基本原理是将数据以一定的模式存储在具有关系数据结构的表中。
6、为什么说hive是hadoop数据仓库,从方面理解hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一个数据库表并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换成MapReduce任务运行。它的优点是学习成本低，不需要开发专门的MapReduce应用，通过类似SQL的语句就可以快速实现简单的MapReduce统计，非常适合数据仓库的统计分析。它提供了一系列可用于数据提取、转换和加载(ETL)的工具，ETL是一种可以存储、查询和分析Hadoop中存储的大规模数据的机制。
(2).hive是基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射到一个表中，并提供类似SQL的查询功能。(3).hive是建立在hadoop上的数据仓库:HQL语句作为查询接口，HDFS用于存储，mapreduce用于计算。(4)的本质。Hive是将HQL转换成MapReduce的程序。(5)良好的灵活性和扩展性:支持UDF，自定义存储格式。
7、如何使用Hadoop读写数据库在我们的一些应用中，经常不可避免的要与数据库进行交互，但是在我们的hadoop中，有时需要与数据库进行交互，比如数据分析的结果存储在数据库中，或者在HDFS上读写数据库的信息，但是数据库是由MapReduce直接操作的，这在真正的开发中还是不多见的。一般我们会用Sqoop来移入移出数据，用Hive来分析数据集，在大多数情况下，直接使用Hadoop访问关系数据库可能会造成更大的数据访问压力，尤其是在数据库或者单机的情况下，情况可能会更糟糕，在集群模式下压力会相对小一些。
