Hive和数据库的对比简单分析

本文深入探讨Hive与传统数据库的区别,强调Hive作为数据仓库的特性,适合基于大量不可变数据的批处理作业。文章还介绍了Hive的可伸缩性、可扩展性、容错性以及输入格式的松散耦合等特点。

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由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中,但是Hive是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解Hive的特性。
Hive和数据库的比较如下表:
在这里插入图片描述
MapReduce 开发人员可以把自己写的 Mapper 和 Reducer 作为插件支持 Hive 做更复杂的数据分析。 它与关系型数据库的 SQL 略有不同,但支持了绝大多数的语句(如 DDL、DML)以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询等操作。
Hive 不适合用于联机(online) 事务处理,也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。Hive 的特点是可 伸缩(在Hadoop 的集群上动态的添加设备),可扩展、容错、输入格式的松散耦合。Hive 的入口是DRIVER ,执行的 SQL 语句首先提交到 DRIVER 驱动,然后调用 COMPILER 解释驱动, 最终解释成 MapReduce 任务执行,最后将结果返回。

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