hive分析的结果存入mysql 使用了hive为什么要加mysql？

使用了hive为什么要加mysql？

Hive能提供了加强配置,可将数据库修改成成mysql等关系型数据库,将存储数据独立出在多个服务示例之间共享。河南新华电脑学院

大数据怎么入门学习好？

大数据刚入门是需要要去学习javase,完全掌握了javase之后，建议再学点javaee,假如不学的话，影响也不是不光大。接下来要学的东西就比较比较多了，要注意是两块，一种是离线模式计算，以hadoop，一种是实时计算，以spark为主兼顾，当然了大数据并非一两个技术的组合，完全是一整套发下的生态系统，因为要学的东西应该很多的，大数据通常帮忙解决的是海量数据的存储和计算问题，建议您肯定把java能学好，因为很多大数据的软件大都实现java编写的，所以我入门大数据的话，见意先从java入门自学也很好！

实时数据仓库如何做？

3.1.1Lambda架构

无论是Apache Flink中文学习网站侵权指点立删

3.1.2Kappa架构

依附Apache Flink中文学习网站侵权指点立删

3.1.3实时动态olap变体架构

来自Apache Flink中文学习网站侵权告知立删

3.1.4最常见架构对比

充斥Apache Flink中文学习网站侵权告诉立删

ps:lambda架构

开发完毕割裂感：

?表结构不同

?sql语法相同

资源浪费：

?反复重复可以计算

?重复存储文件

集群维护：

?组件完全不同

?算出引擎差别

数据一致性

3.2实时数仓架构

3.2.1方案一

优点：

?以便日后数据回溯、重算和数据质量验证验证。

缺点：

?通过批处理重算，要魔兽维护两套代码，开发和维护成本高。

?不需要两套计算资源

适用场景：

?强大计算能力历史数据算出，且这种场景比较好过度。

?对数据质量那些要求极高，不需要反复对比实时和不联网的计算结果，甚至于用来离线状态去全国常务委员会关于修改部分法律的决定实时动态的计算结果。

3.2.2方案二

优点：

?不需维护两套代码，旗下迭代速度快。

?数据复现和重算方便啊，重算时间据需求复现的时间范围定。

?再流换算资源，资源电脑资源小

缺点：

?ODSDWD部分数据“万不可见”，原始数据和中间数据不以便于可以查询（解决方案：可是从然后再消费指定时间范围的数据查询，或导入需要的数据到olap引擎）

?依恋业务端反馈问题（解决方案：设计数据质量监控指标，实时监控报警）

适用场景：

ODSDWD查询不正常等

3.2.3方案三

比方案二：

?减少ODS层落地hive，排查分析原始数据也很方便些，重新恢复历史数据的时候可声望兑换hive数据写入kafka，接着按原流全面处理的逻辑重新如何处理即可，到时如何修改数据源为历史数据对应的topic。

?需新增加kafka写入到hive逻辑

?需新增从hive读取数据写入文件kafka

?需新增审批整条链路历史数据填写的topic

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