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hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟 hive 底层封装了Hadoop ，使用类SQL 的hiveSQL 语言实现数据查询，所有hive 的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统（例如，Amazon S3、HDFS）中。hive 在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS 中hive 设定的目录下，因此，hive 不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候确定的。hive 的设计特点如下

容错 Hadoop 2.x - 可以通过复制（浪费空间）来处理容错。 Hadoop 3.x - 可以通过Erasure编码处理容错。 数据平衡 Hadoop 2.x - 对于数据平衡使用HDFS平衡器。 Hadoop 3.x - 对于数据平衡使用Intra-data节点平衡器，该平衡器通过HDFS磁盘平衡器CLI调用。 存储Scheme Hadoop 2.x - 使用3X副本Scheme Hadoop 3.x - 支持HDFS中的擦除编码。 存储开销 Hadoop 2.x - HDFS在存储空间中有200％的开销。 Hadoop 3.x - 存储开销仅为50％。 单点故障 Hadoop 2.x - 具有SPOF的功能，因此只要Namenode失败，它就会自动恢复。 Hadoop 3.x - 具有SPOF的功能，因此只要Namenode失败，它就会自动恢复，无需人工干预就可以克服它。

在网上看到相关安装流程及代码，但是自己测试无法打开相机，故自己写个程序，运行成功。里面主要包括C#下的openCV(Emgu CV)安装文档和运行成功的代码。

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