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Apache Hive
Bei Hive handelt es sich um ein Open-Source-Data-Warehouse und Analyse-Paket von Datensätzen, das auf einem Hadoop-Cluster ausgeführt wird. Hive-Skripte verwenden eine SQL-like Sprache namens Hive QL (Abfragesprache), die Programmiermodelle abstrahiert und typische Data Warehouse-Interaktionen unterstützt. Hive ermöglicht es Ihnen, die Komplexität zu vermeiden, die beim Schreiben von Tez-Jobs auf der Grundlage gerichteter azyklischer Graphen (DAGs) oder von MapReduce Programmen in einer Computersprache auf niedrigerer Ebene wie Java entsteht.
Hive erweitert das SQL-Paradigma durch Einschließen von Serialisierungsformaten. Sie können die Abfrageverarbeitung auch anpassen, indem Sie ein Tabellenschema erstellen, das mit Ihren Daten übereinstimmt, ohne die eigentlichen Daten zu bearbeiten. Während SQL nur primitive Wertetypen (z. B. Datumsangaben, Zahlen und Zeichenfolgen) unterstützt, handelt es sich bei den Werten in Hive-Tabellen um strukturierte Elemente wie beispielsweise JSON-Objekte, benutzerdefinierte Datentypen oder Java-Funktionen.
Weitere Informationen zu Hive finden Sie unter. http://hive.apache.org/
Die folgende Tabelle listet die Version von Hive auf, die in der neuesten Version der Amazon-EMR-7.x-Serie enthalten ist, zusammen mit den Komponenten, die Amazon EMR mit Hive installiert.
Die Version der Komponenten, die in dieser Version zusammen mit Hive installiert wurden, finden Sie unter Version 7.14.0: Komponentenversionen.
| Amazon-EMR-Versionsbezeichnung | Hive-Version | Mit Hive installierte Komponenten |
|---|---|---|
emr-7.14.0 |
Hive 3.1.3-amzn-24 |
emrfs, emr-ddb, emr-goodies, emr-kinesis, emr-s3-dist-cp, emr-s3-select, hadoop-client, hadoop-mapred, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-hdfs-zkfc, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hive-client, hive-hbase, hcatalog-server, hive-server2, hudi, mariadb-server, tez-on-yarn, tez-on-worker, zookeeper-client, zookeeper-server |
Die folgende Tabelle listet die Version von Hive auf, die in der neuesten Version der Amazon-EMR-6.x-Serie enthalten ist, zusammen mit den Komponenten, die Amazon EMR mit Hive installiert.
Die Version der Komponenten, die mit Hive in dieser Version installiert wurden, finden Sie unter Komponentenversionen der Version 6.15.0.
| Amazon-EMR-Versionsbezeichnung | Hive-Version | Mit Hive installierte Komponenten |
|---|---|---|
emr-6.15.0 |
Hive 3.1.3-amzn-8 |
emrfs, emr-ddb, emr-goodies, emr-kinesis, emr-s3-dist-cp, emr-s3-select, hadoop-client, hadoop-mapred, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hive-client, hive-hbase, hcatalog-server, hive-server2, hudi, mariadb-server, tez-on-yarn, tez-on-worker, zookeeper-client, zookeeper-server |
Die folgende Tabelle listet die Version von Hive auf, die in der neuesten Version der Amazon-EMR-5.x-Serie enthalten ist, zusammen mit den Komponenten, die Amazon EMR mit Hive installiert.
Die Version der Komponenten, die in dieser Version mit Hive installiert wurden, finden Sie unter Version 5.36.2: Komponentenversionen.
| Amazon-EMR-Versionsbezeichnung | Hive-Version | Mit Hive installierte Komponenten |
|---|---|---|
emr-5.36.2 |
Hive 2.3.9-amzn-2 |
emrfs, emr-ddb, emr-goodies, emr-kinesis, emr-s3-dist-cp, emr-s3-select, hadoop-client, hadoop-mapred, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-httpfs-server, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hive-client, hive-hbase, hcatalog-server, hive-server2, hudi, mariadb-server, tez-on-yarn |
Ab Amazon EMR 5.18.0 können Sie das Amazon-EMR-Artefakt-Repository verwenden, um Ihren Auftragscode anhand der genauen Versionen von Bibliotheken und Abhängigkeiten zu erstellen, die mit bestimmten Amazon-EMR-Versionen verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie unter Überprüfen von Abhängigkeiten mithilfe des Amazon-EMR-Artefakt-Repositorys.
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