Hadoop查找大数据：Hadoop数据查询组件

在Hadoop大数据处理当中，根据不同的数据处理需求，基于Hadoop开发加上相应的功能组件，就能解决大数据处理环节当中遇到的各种问题。以数据查询为例，Hadoop查找大数据，需要借助Hive来更好地实现。具体这个过程是怎么样的呢，下面我们来详细了解一下。

Hadoop框架下，实现数据处理的，主要是通过MapReduce，将数据处理需求分解成一个个的小任务，分别交给Hadoop计算机集群下的各台机器去执行，而如果要在Hadoop当中查找数据，那么首先要将这个数据需求转换为计算机能够去理解并且执行的语言。


在Hadoop当中，MapReduce既是编程模型，也是计算框架，想要向MapReduce发出数据处理需求，那么就需要进行MapReduce编程，而对于普通用户而言，并不能进行MapReduce编程，怎么办呢？

这时候就需要Hive来实现了，Hive的主要工作就是将SQL语句翻译成MapReduce程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Hive本身并不计算或者存储数据，要依赖于HDFS和MapReduce来进行工作，将SQL转换为MapReduce任务，在Hadoop上进行运算并输出计算结果。对于有数据查、汇总、分析需求的普通用户，通过Hive就能实现在Hadoop上查找大数据。

Hive在大数据批处理上具有极大的优势，将传统的关系型数据库，如MySql、Oracle等在处理数据上的问题进行了补充和解决。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

另外，基于Hadoop，还有Impala组件，主要适用于实时交互式SQL查询，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。

目前来说，Hadoop查找大数据基于Hadoop平台框架的数据展示，也能实现一定的数据查询需求，但是对于数据分析人员来说，想要实现更细致的数据查询需求，通过Hive、Impala等组件工具，能够得到更好的满足。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术知识分享，更多课程详情可联系客服了解！