Hive是一个使用类SQL管理分布式存储上大规模数据集的数据仓库，它提供了命令行工具和JDBC驱动程序帮助用户使用Hive。

hive基于hadoop，它的具体功能如下：

• 通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库任务，例如提取/转换/加载（ETL），报告和数据分析。
• 一种将结构强加于各种数据格式的机制
• 访问直接存储在Apache HDFS ™ 或其他数据存储系统（例如Apache HBase ™）中的文件
• 通过Apache Tez ™， Apache Spark ™或 MapReduce执行查询
• HPL-SQL的过程语言
• 通过Hive LLAP，Apache YARN和Apache Slider进行亚秒级查询检索。

以上内容来自Apache Hive官网，hive在1.x版本中只支持MapReduce，从2.x开始开始支持其他分布式计算引擎。

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在之前的文章记hadoop伪分布式安装中，我们已经成功地安装了Hadoop，并且在文章在java中通过API读写hdfs入门学习中实现了通过java代码访问hdfs文件系统，接下来就进入到了MapReduce的学习。

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最近在尝试从mybatis sql模板中获取参数信息，期间学习了mybatis内部的一些结构，接下来笔者就向大家分享mybatis相关知识和具体代码实现。

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CodeMirror（下面简称为cm）是一款基于JavaScript、面向语言的前端代码编辑器。它支持开箱即用，自带了超过100种语言的库，同时还有很多附加功能，目前得到了jetbrains等公司的支持。在这个分类下，能够与cm并驾齐驱的另一个编辑器则是ACE。由于笔者并没有使用过ACE，因此就不对两者做对比了。接下来笔者会分几个章节来具体介绍介绍cm的基本使用方法和高级功能。

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在之前的文章hdfs API学习中，我们已经能够成功连接hdfs，并对文件进行读写。hbase数据库的操作也非常简单，但你需要先大致了解一下hbase的架构。

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HBase是一种列式的分布式数据库，它的实时查询性能相对较好，因此应用在很多即时查询场景中。在BI分析中，主要应用是多维立方体（Cube）。

在前一篇文章hadoop伪分布式安装中，我们安装好了MapReduce和hdfs相关组件，在上一篇安装的基础上，接下来记录一下hbase的安装。

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