hive开窗函数（hive开窗函数）

1. greenplum和hive的区别

greenplum和hive的区别

强大的并行处理能力:Greenplum采用MPP架构,可将数据分割为多个部分并在多个处理器上同时进行处理,大大提高了数据处理的速度和效率。高精度的分析能力:Greenplum提供了丰富的数据分析和查询功能,包括支持复杂的数据筛选、聚合、排序和分组等操作,有助于从海量数据中提取有价值的信息。灵活性:Greenplum支持多种数据源的接入,包括结构化、半结构化和非结构化数据。

强大的数据处理能力:Hive通过将数据存储为Hadoop的HDFS文件系统,利用Hadoop的分布式计算能力,实现了大规模数据的处理。较低的数据存储成本:Hive通过使用Hadoop的HDFS文件系统,可以实现数据的分布式存储,大大降低了数据存储

greenplum 平台

hive 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

Hive是两种不同的数据存储和处理技术，它们在以下几个方面存在区别：

数据存储方式：

Greenplum：Greenplum是一种基于关系型数据库的数据存储系统，它使用分布式架构来存储和处理结构化数据。它支持SQL查询和事务处理，并提供高性能的并行处理能力。

Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它使用分布式文件系统（如HDFS）来存储数据。Hive将数据存储为表格，并使用类似SQL的查询语言（HiveQL）来进行数据查询和分析。

数据处理方式：

Greenplum：Greenplum使用MPP（Massively Parallel Processing）架构，将数据分布在多个节点上进行并行处理。它支持复杂的SQL查询和高级分析功能，适用于大规模数据处理和复杂的数据分析任务。

Hive：Hive使用MapReduce框架进行数据处理，将查询转化为一系列MapReduce作业来执行。它适用于批量处理和离线分析，对于实时性要求较高的场景可能不太适合。

数据类型和语法：

Greenplum：Greenplum支持丰富的数据类型，包括数值、字符串、日期时间、数组等。它使用标准的SQL语法进行数据查询和操作。

1.Greenplum是MPP数据库,适合处理传统的结构化、半结构化数据库,可以处理PB级别数据。Hive是SQl on Hadoop,是分布式数据库,适合处理超大规模数据,比如100个节点以上。小规模集群下速度比较慢,一般适合做离线计算。

2.使用场景; 离线计算:1PB数据以下,只有结构化数据,Greenplum首选。非结构化数据,用MapReduce或者Spark处理。处理后的结果放到Greenplum中查询。1PB以上数据,其实非结构化数据偏多,用Spark/Mapreduce处理,GP查询。看上去Hive是先指定Partition方式,再在相同的Partition内部调用hash函数;GreenPlum是先指定Hash方式,在Hash分片内部,指定不同的分区方式。

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