Apache Hive - Amazon EMR

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Apache Hive

Hive est un entrepôt de données open source et un package analytique qui s'exécute au-dessus d'un cluster Hadoop. Les scripts Hive utilisent un langage SQL similaire appelé Hive QL (langage de requête) qui fait abstraction des modèles de programmation et prend en charge les interactions typiques des entrepôts de données. Hive vous permet d'éviter les difficultés liées à l'écriture de jobs Tez basés sur des graphes acycliques dirigés (DAGs) ou des MapReduce programmes dans un langage informatique de niveau inférieur, tel que Java.

Hive étend le SQL paradigme en incluant des formats de sérialisation. Vous pouvez également personnaliser le traitement d'une requête en créant un schéma de table correspondant à vos données, sans toucher au données elles-même. Bien SQL qu'elles ne prennent en charge que les types de valeurs primitifs (tels que les dates, les nombres et les chaînes), les valeurs des tables Hive sont des éléments structurés, tels que JSON des objets, tout type de données défini par l'utilisateur ou toute fonction écrite en Java.

Pour plus d'informations sur Hive, consultez le site http://hive.apache.org/.

Le tableau suivant répertorie la version de Hive incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 7.x, ainsi que les composants qu'Amazon EMR installe avec Hive.

Pour la version des composants installés avec Hive dans cette version, voir Versions des composants de la version 7.3.0.

Informations sur la version Hive pour emr-7.3.0
Étiquette EMR de sortie Amazon Version de Hive Composants installés avec Hive

emr-7.3.0

Hive 3.1.3

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

Le tableau suivant répertorie la version de Hive incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 6.x, ainsi que les composants qu'Amazon EMR installe avec Hive.

Pour connaître la version des composants installés avec Hive dans cette version, consultez les versions des composants de la version 6.15.0.

Informations sur la version de Hive pour emr-6.15.0
Étiquette EMR de sortie Amazon Version de Hive Composants installés avec Hive

emr-6.15.0

Hive 3.1.3

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

Le tableau suivant répertorie la version de Hive incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 5.x, ainsi que les composants qu'Amazon EMR installe avec Hive.

Pour la version des composants installés avec Hive dans cette version, voir la version 5.36.2 Versions des composants.

Informations sur la version Hive pour emr-5.36.2
Étiquette EMR de sortie Amazon Version de Hive Composants installés avec Hive

emr-5.36.2

Hive 2.3.9

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

À partir d'Amazon EMR 5.18.0, vous pouvez utiliser le référentiel d'EMRartefacts Amazon pour créer votre code de travail en fonction des versions exactes des bibliothèques et des dépendances disponibles avec des versions spécifiques d'Amazon. EMR Pour de plus amples informations, veuillez consulter Vérification des dépendances à l'aide du référentiel d'artefacts d'Amazon EMR.