認(rèn)識(shí)Hive的體系架構(gòu)1．通過咨詢分享在Hadoop平臺(tái)中如何分析處理其中的數(shù)據(jù)的？2．能不能像在關(guān)系型數(shù)據(jù)中那樣的方式來處理NoSQL數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)？知識(shí)：1．能說出Hive服務(wù)的功能；2．能描述Hive服務(wù)架構(gòu)組成；3．能描述Hive服務(wù)各組件的作用。技能：1．能判定Hive服務(wù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景；2．能評(píng)價(jià)Hive服務(wù)在數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢(shì)；3．能使用Hive開展數(shù)據(jù)處理?；顒?dòng)1：認(rèn)識(shí)Hive服務(wù)架構(gòu)1．Hive的體系架構(gòu)2．服務(wù)組件功能（1）Hive的用戶接口 命令行用戶接口

Beeline命令行用戶接口、

JDBC/ODBCAPI接口

Web用戶接口。（2）HiveServer2為遠(yuǎn)程客戶端提供執(zhí)行Hive查詢的服務(wù)組件，支持多個(gè)客戶端并發(fā)請(qǐng)求。（3）HiveDriver它是一個(gè)語言編譯器，其將HQL語言寫成的數(shù)據(jù)分析與處理的命令轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)。（4）MetaStoreServer是元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)組件。由關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)充當(dāng)。如MySQL?；顒?dòng)2：Hive服務(wù)的數(shù)據(jù)處理1．Hive支持的數(shù)據(jù)類型（1）基本數(shù)據(jù)類型整型：

tinyint,smallint,int,bigint浮點(diǎn)型：

float,double定點(diǎn)型：

decimal(m,p),numeric(m,p)字符型：

char,varchar,string日期時(shí)間型：date,timestamp二進(jìn)制型：

binary布爾型：

boolean（2）復(fù)合數(shù)據(jù)類型數(shù)組：arraybase_colorsarray<'red','green','blue'>base_colors[0]映射：mapbooksmap<'string','double'>booksmap<'Hive','59.7'>結(jié)構(gòu)：structmphstruct<brand:string,type:string,price:decimal(7,2)>mph<'vivo','note2',2176.99>mph.price算術(shù)：+-*/%div&|~關(guān)系：<><=>==isnullisnotnulllikein邏輯：notandor2．Hive的數(shù)據(jù)運(yùn)算 數(shù)值類型函數(shù)：rand()日期類型函數(shù)：current_date()字符串類型函數(shù)：length()條件函數(shù)：if()雜項(xiàng)函數(shù)：cast()hash()3.Hive的系統(tǒng)函數(shù)1．Hive服務(wù)體系架構(gòu)由

組成。2．Hive使用

來分析處理數(shù)據(jù)。3．比較Hive與MySQL的數(shù)據(jù)處理方式有何不同？1．Hive