Hive是一个数据仓库基础工具，它是建立在Hadoop之上的数据仓库，在某种程度上可以把它看做用户编程接口（API），本身也并不存储和处理数据，依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。它提供了一系列对数据进行提取、转换、加载的工具。依赖于HDFS存储数据，依赖MR处理数据。

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Q：Hive和传统数据库有什么不同?各有什么试用场景。

A：1、数据存储位置。Hive是建立在Hadoop之上的，所有的Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或本地文件系统中。

2、数据格式。Hive中没有定义专门的数据格式，由用户指定，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。数据库中，存储引擎定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储。

3、数据更新。Hive的内容是读多写少的，因此，不支持对数据的改写和删除，数据都在加载的时候中确定好的。数据库中的数据通常是需要经常进行修改。

4、执行延迟。Hive在查询数据的时候，需要扫描整个表(或分区)，因此延迟较高，只有在处理大数据是才有优势。数据库在处理小数据是执行延迟较低。

5、索引。Hive没有，数据库有

6、执行。Hive是MapReduce，数据库是Executor

7、可扩展性。Hive高，数据库低

8、数据规模。Hive大，数据库

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Q：Hive有哪些应用场景？

A：1、Data Ingestion (数据摄取)

2、Data Discovery(数据发现)

3、Data analytics(数据分析)

4、Data Visualization & Collaboration(数据可视化和协同开发)

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Q：大数据分析与挖掘方法论是哪六步活动？

A：大数据分析与挖掘方法论被称为CRISP-DM方法，是以数据为中心迭代循环进行的六步活动，它们分别是：商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、结果部署。

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Q:数据分析挖掘方法大致包含哪些组成部分？

A：1.分类 Classification

2.估计Estimation

3.预测Prediction

4. 关联规则Association Rules

5. 聚类Cluster

6. 描述与可视化Description and Visualization

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Q：在数据分析与挖掘中对数据的访问性有哪些要求？

A：交互性访问、批处理访问、迭代计算、数据查询，Hadoop仅仅支持了其中批处理访问，而Spark则支持所有4种方式

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