数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库比较合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。

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本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）》一书中的第2章，第2.4节，作者： 范东来 责编： 杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.4　安装Hive 在这一节，我们将进行Hive的安装。

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　 序：map客户端使用jdbc向数据库发送查询语句，将会拿到所有数据到map的客户端，安装jdbc的原理，数据全部缓存在内存中，但是内存没有出现爆掉情况，这是因为1.3以后，对jdbc进行了优化，改进jdbc内部原理，将数据写入磁盘存储了。

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      这篇文章来自一个公司内部的分享，是自己所服务的业务中数据平台的发展历程，已经讲了有几个月了，最近打算挑几个点拿出来用文章的形式写出来。是自己进入公司以来参与过或者接触过的数据型项目的情况。

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CarbonData已经发布了1.0版本，变更还是很快的，这个版本已经移除了kettle了，使得部署和使用 变得很简单，而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。StreamingPro可以使得你很简单通过一个命令就能体验Carbondata,并且支持Http/JDBC的访问形态。

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hive安装配置

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错误：

bymain is not allowed to impersonate hadoop（或者          User root is not allowed to impersonate anonymou...

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Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分，主要用于数据仓库。前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集，下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集。 1.安装MySQL 1.1安装MySQL Server 在Ubuntu下面安装MySQL的Server很简单，只需要运行：

sudo apt-get install mysql-server

系统会把MySQL下载并安装好。

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