jenkins 与 hive区别？

一、jenkins 与 hive区别？

jenkins 释义：

n. 詹金斯（姓氏）

例句：

Jenkins whistled through his teeth, impressed at last.

詹金斯从齿间吹了一声口哨，总算被打动了。

hive释义：

n. 蜂巢，蜂箱；蜂群；（喻）充满繁忙人群的场所

v. 使（蜜蜂）进入蜂箱；存贮，积累；群居，生活在蜂房中

例句：

Firefighters removed a huge hive from the tree.

消防队员从树上取下了一个巨大的蜂窝。

词组：

hive off脱离编制；分出

视频：

场景会话

二、impala与hive区别？

Impala和Hive之间的不同点：

1. 数据处理方式和架构不同： Impala是MPP（Massively Parallel Processing）的方式，使用内存计算，数据存储在每台机器的本地内存（需要更多的内存开销），并行查询性能好。而Hive是MapReduce基于磁盘计算的方式，因此需要读写磁盘文件，每个MapReduce作业都需要启动时延，相对较慢。Hive的架构采用元数据和job tracker的方式，多个job tracker节点通过Zookeeper进行数据同步。而Impala的架构是采用单一协调节点（coordinator）和多个执行节点（executor）的方式，使用公共的元数据存储。

2. 效率和性能不同：由于Impala把数据存储在每台机器的本地内存，所以查询速度非常快，特别是当需要进行实时查询和交互式数据探索的时候。而Hive需要先启动MapReduce作业进行计算，然后才能获得查询结果，速度相对较慢。在相同硬件环境下，Impala的查询速度比Hive快数倍。

3. 数据格式支持不同：Impala支持多种数据格式，如Parquet、Avro、RCFile等，而Hive支持的数据格式相对少一些。Impala可以更好地支持不同的存储方式，可以更好地发挥不同的文件格式的优势。而Hive主要支持Text、RCFile、SequenceFile和ORC这几种格式。

4. 功能支持不同：Impala更加适合处理实时查询和交互式数据探索，因此支持的复杂函数和窗口函数更多，同时也支持一些与时间序列相关的操作（如timestamp，interval，date等操作）。而Hive由于基于MapReduce计算，适合运行批量作业，因此更加适合复杂计算和ETL、数据预处理等流程。但是Hive支持用户自定义函数（UDF），在某些方面，比如自定义函数等，可能会更加灵活。

5. 开发语言不同：Impala是使用C++编写的，Hive则是使用Java编写的。C++比Java更加高效，并且内存占用量更小。这使得Impala在查询内存使用率和查询执行效率方面都更具优势。而Hive使用Java编写，因此更加适合与Hadoop生态系统中的其他组件进行集成开发。使用Java的好处是能够简化与Hive数据的交互，并且允许用户用Java编写自定义函数，这也是Hive的一个优势。

综上所述，Impala更适合处理实时查询和交互式数据探索，而Hive则更适合处理大规模离线数据分析和ETL、数据预处理等流程。

三、hudi与hive的区别？

hudi和hive是两个在大数据领域中常用的工具，它们有以下区别：1. hudi和hive是两个不同的工具，hudi是一种用于实时增量数据处理和数据湖管理的开源库，而hive是一种用于数据仓库和数据分析的数据查询和处理工具。2. hudi主要用于实时增量数据处理，它提供了一种基于列式存储的数据湖管理方式，可以实现数据的快速写入和查询。它支持数据的插入、更新和删除操作，并提供了索引和分区等功能，以提高数据的查询性能。而hive则是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它使用类SQL语言HQL来查询和处理数据。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统中，并通过将查询转换为MapReduce任务来实现数据的处理和分析。3. 除了功能上的区别，hudi和hive在使用上也有一些不同之处。hudi通常用于实时数据处理场景，例如实时分析、实时报表等，它可以提供更快的数据写入和查询速度。而hive则适用于离线数据处理和批量数据分析，例如数据仓库的构建和数据挖掘等。此外，hudi还提供了一些高级功能，如数据合并、数据版本管理和数据快照等，以支持更复杂的数据处理需求。总之，hudi和hive是两个不同的工具，它们在功能和使用场景上有所区别。根据具体的需求和场景，选择合适的工具可以提高数据处理和分析的效率。

四、bson与json区别？

BSON和JSON都是数据交换格式，但是它们之间存在一些明显的区别。BSON，全称为Binary Serialized Document Format，是一种二进制形式的存储格式，采用了类似于C语言结构体的名称、对表示方法，支持内嵌的文档对象和数组对象，具有轻量性、可遍历性、高效性的特点，可以有效描述非结构化数据和结构化数据。与JSON相比，BSON具有一些优点。首先，BSON是一种二进制格式，相对于JSON的文本格式，它可以更紧凑地存储数据，从而减少存储空间和网络带宽的消耗。其次，BSON支持更多的数据类型，例如日期（Date）和二进制数据（BinData），这使得它能够更好地表示一些特殊的数据类型。此外，BSON还具有更好的遍历性能，因为它在每个元素的前面都存储了元素的长度，这使得读取和跳过元素变得更加高效。然而，BSON也存在一些缺点。首先，它是一种schema-less的存储形式，这意味着它没有像数据库表那样的固定结构，这使得数据的一致性和完整性管理变得更加困难。其次，虽然BSON可以更紧凑地存储数据，但是这种紧凑性是以牺牲解析性能为代价的，因为二进制格式需要更多的计算资源来解析。此外，BSON的空间利用率也不是很理想，因为它需要额外的空间来存储元素的长度和类型信息。总的来说，BSON和JSON都有各自的优点和缺点。在选择使用哪种格式时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。如果需要高效的数据存储和网络传输，并且需要处理多种数据类型，那么BSON可能是一个更好的选择。如果需要易于解析和阅读的数据格式，并且需要维护数据的一致性和完整性，那么JSON可能更适合。

五、hive与mysql有什么不同？

区别就是两者意思是不一样，具体的不同如下

hive中文意思是n.

蜂箱;蜂房;蜂群;一箱蜜蜂;忙碌的场所;繁忙的地方;

v.

把蜜蜂收入蜂箱;贮备;聚居;从团体中分出（如总公司以一部分商品分派给分公司生产）;

mysql中文意思是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。

六、hive函数？

扩展hive函数 案列以及解释

1.rand()；

rand(int sedd)取随机数 返回值为double类型说明:返回一个0到1范围内的随机数。如果指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列

2.round(double n,a) ：

对输入的n数，保留a位小数，四舍五入， round(double a) 四舍五入

3.ceil：

向上取整 select ceil(45.6); --46

4.floor：

向下取整 select floor(45.6); --45

5.split(str,spliter) :

对字符串str 根据字符spliter切割 hive> select split("a,d,c",","); ["a","d","c"]

七、hive定义？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

八、XML与JSON有什么不同？

1）XML 和JSON是两种完全不同的数据表达方式。他们分别采用完全不同格式将原始数据转换成XML或者JOSN格式数据；然后再将XML或JOAN格式的数据还原为原始数据2）Socket是用来编写TCP/IP或UDP/IP通信程序的；HTTP是使用TCP/IP的“应用层协议”，HTTP协议利用（借助于） TCP/IP 实现传输。

3）XML和JSON都可以借助HTTP进行传输===一个形象的比喻：TCP/IP是由SOCKET修建公路，HTTP是公路上跑的车，XML或JSON是车装载的货物。

九、json？

一 简介：JSON（JavaScript对象符号）是一种轻量级的数据交换格式。这是很容易为人类所读取和写入。这是易于机器解析和生成。它是基于JavaScript编程语言的一个子集 ， 标准ECMA-262第三版- 1999年12月。JSON是一个完全独立于语言的文本格式，但使用C家族的语言，包括C，C + +，C＃，Java中的JavaScript，Perl的，Python中，和许多其他程序员所熟悉的约定。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。他和map很类似，都是以键/值 对存放的。

十、HIVE是什么？

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。