大数据安全Hadoop数据仓库具备哪些基本特性

大数据安全Hadoop数据仓库具备以下基本特性：

• 查询语言：由于SQL被广泛地应用在数据仓库中，因此，专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便地使用Hive进行开发。

• 数据存储位置：Hive是建立在Hadoop之上的，所有Hive的数据都是存储在HDFS中的。

• 数据格式：Hive中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符、行分隔符以及读取文件数据的方法。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到Hive定义的数据格式的转换，因此，Hive在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的HDFS目录中。

• 执行：Hive中大多数查询的执行是通过Hadoop提供的MapReduce来实现的。

• 执行延迟：之前提到，Hive在查询数据的时候，由于索引功能还不够完善，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架。由于MapReduce本身具有较高的延迟，因此在利用MapReduce执行Hive查询时，也会有较高的延迟。

• 可扩展性：Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性一致的。

• 数据规模：由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据。