（转载）Hive特点

Hive特点
1.针对海量数据的高性能查询和分析系统
由于 Hive 的查询是通过 MapReduce 框架实现的，而 MapReduce 本身就是为实现针对海量数据的高性能处理而设计的。所以 Hive 天然就能高效的处理海量数据。

与此同时，Hive 针对 HiveQL 到 MapReduce的翻译进行了大量的优化，从而保证了生成的MapReduce 任务是高效的。在实际应用中，Hive 可以高效的对 TB 甚至 PB级的数据进行处理。

2.类SQL的查询语言
HiveQL 和 SQL 非常类似，所以一个熟悉SQL 的用户基本不需要培训就可以非常容易的使用 Hive 进行很复杂的查询。

3.HiveQL 灵活的可扩展性(Extendibility)
除了 HiveQL 自身提供的能力，用户还可以自定义其使用的数据类型、也可以用任何语言自定义 mapper 和 reducer 脚本，还可以自定义函数(普通函数、聚集函数)等。这就赋予了 HiveQL 极大的可扩展性。用户可以利用这种可扩展性实现非常复杂的查询。

4.高扩展性(Scalability)和容错性
Hive本身并没有执行机制，用户查询的执行是通过 MapReduce 框架实现的。由于MapReduce 框架本身具有高度可扩展(计算能力随 Hadoop 机群中机器的数量增加而线性增加)和高容错的特点，所以 Hive也相应具有这些特点。

5.与 Hadoop 其他产品完全兼容
Hive 自身并不存储用户数据，而是通过接口访问用户数据。这就使得Hive支持各种数据源和数据格式。例如，它支持处理 HDFS 上的多种文件格式(TextFile、SequenceFile 等)，还支持处理 HBase 数据库。用户也完全可以实现自己的驱动来增加新的数据源和数据格式。一种理想的应用模型是将数据存储在 HBase 中实现实时访问，而用Hive对HBase 中的数据进行批量分析。
————————————————
原文转自：Hive特点_Winyar的博客-优快云博客_hive特点https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42394052/article/details/96567754?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164681491016780269837471%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=164681491016780269837471&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-7-96567754.pc_search_result_control_group&utm_term=hive&spm=1018.2226.3001.4187