我遇到了一些事情，表明您可以在 Hive 中编写分析函数。
例如：对于 wordcount 示例，我们也可以在 hive 中编写。不同之处在于，在 Aster 数据中它已经内置，而在 hive 中我们必须编写它。
会有什么不同？为什么要去哪个？
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有一项基于实验室研究的很好的研究，该研究比较了在 Teradata Aster 发现平台和 Hadoop/Hive 中开发和执行分析功能的时间。这些系统并排运行以显示适合每个系统的工作负载。有一个很好的例子，说明分析师的“生命中的一天”和所需的时间/努力。（披露：我为 Teradata 工作，它在 2 年前收购了 Aster Data）http://www.asterdata.com/resources /assets/ESG-Lab-Validation-Teradata-Aster-MapReduce-Platform.pdf
于 2013-07-11T05:28:40.543 回答
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从理论上讲，是的，Hive 应该能够做所有与 Java 代码和 map-reduce 框架相同的事情。我不是 Hadoop/Hive 的用户，但我的理解是 Hive 是 Hadoop 之上的一层，Hive 所做的一切（包括用 Java 编写的分析扩展）都将被转换为 Hadoop 作业。您可能想询问 Hive 导向的问题，了解如何/需要做什么。
相反，Aster SQL/MR 是 Aster 数据库的本机。本地是指 Java 作为 Aster SQL/MR 框架的一部分在每个 Aster 节点内运行，而后者又是 Aster 数据库引擎的组成部分。所有数据操作都将与数据模型、数据分布键等保持一致。在 Aster 中，在使用其 SQL/MR 功能（包括基于 Java）时，用户永远不会离开 SQL 和数据模型的前提。同时 SQL/MR 对表定义是多态的，适用于任意模型（都在 Aster SQL 中）。也许您想研究这在 Hive 中是如何工作的。
需要说明的另一点是，Aster 提供了丰富的开箱即用的高级分析功能，因此可能不需要编写自定义 Java SQL/MR。因此，字数统计示例可以使用nGram函数和聚合 SQL 来执行。
于 2013-07-08T06:08:38.020 回答