Hive是什么，Hive与关系型数据库的区别

最新推荐文章于 2025-06-24 18:25:33 发布
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#hive #hql #数据库 #数据仓库 #sql

本文介绍了Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具的特点及用途，对比了Hive与传统关系型数据库之间的主要区别，包括应用场景、查询语言、数据存储位置、执行方式等方面。

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Hive是什么，Hive与关系型数据库的区别？


⑴Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张表，并提供类sql语句的查询功能；

Hive使用Hql作为查询接口，使用HDFS存储，使用mapreduce计算；

Hive的本质是将Hql转化为mapreduce；

⑵区别：

①数据库可以用在Online的应用中，Hive主要进行离线的大数据分析；

②数据库的查询语句为SQL，Hive的查询语句为HQL；

③数据库数据存储在LocalFS，Hive的数据存储在HDFS；

④Hive执行MapReduce，MySQL执行Executor；

⑤Hive没有索引；

⑥Hive延迟性高；

⑦Hive可扩展性高；

⑧Hive数据规模大；

Hive 与数据库的异同点
笑看风云路的博客
04-23 494
Hive在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。由于MR本身具有较高的延迟，因此在利用MR执行hive查询时，也会有较高的延迟。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候，hive的并行计算显然能体现出优势。对应的，数据库可以支持的数据规模较小。注意：Hive现在可以借助其他计算引擎，比如Spark等，会降低查询的执行延迟，但是和数据库响应相比，还是有一定差距！因此，Hive中不建议对数据的修改的，所有的数据都是在加载的时候确定好的。
sqoop hive数据导出分区表到关系型数据库
12-12 680
业务场景，某天的结果表数据做报表端的数据展示，hive为分区表，报表数据结果为oracle做结果表输出，发现全量同步可以完成，增量同步不生效，排查sqoop参数发现问题，具体情况举例说明。(业务库为其他的mysql等可换jdbc连接串）结果表： 各省截止6点的完成订单数量（每天）hive表：app.order_info_province_total_di字段：province，sum_order 分区字段：ptoracle结果表：同名不同不同库。
【Hive从入门到精通之基础篇】Hive的数据类型分类
wnf2018的博客
08-29 520
1、基本数据类型 1）Hive的基本数据类型对比Java的数据类型 Hive的数据类型 Java的数据类型 长度 tinyint byte 1个字节，有符号整数 smalint short 2个字节，有符号整数 int int 4个字节，有符号整数 bigint long 8个字节，有符号整数 boolean ...
Hive学习笔记3--------Hive与数据库的异同（转自淘宝数据平台团队）
切梦
08-26 630
摘要：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。本文将 从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。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。 [table] |查询语言| HQ...
Hive（基于 Hadoop 的数据仓库工具）
最新发布
ctlongs的博客
06-24 816
本文详细介绍了Apache Hive的安装配置与基础操作指南。主要内容包括：Hive依赖的环境准备（Hadoop、MySQL、Java），安装MySQL和Hive的具体步骤，配置Hive连接MySQL存储元数据的方法，以及初始化元数据的操作。文章还提供了Hive客户端启动、数据库/表创建、数据查询等基本操作示例，并介绍了分区表、外部表、分桶表等核心概念。最后涵盖高级功能（Beeline使用、计算引擎集成、ETL任务）和性能优化技巧，为大数据分析提供完整的技术支持方案。
【HIVE】hive与传统关系型数据库的对比
GG(❤ ω ❤)YY
03-24 1276
1.HIVE简介 hive是一个基于hadoop的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张hive数据表，并提供简单的查询功能，可以将hql语句转化为MapReduce任务执行。 非编程者也可以对hdfs数据做mapreduce操作。使用hive查询可以快速实现简单的mapreduce操作，不必开发专门的mapreduce应用，学习成本低，十分适合数据仓库的统计分析。 2.数...
Hive是什么
橙以的博客
12-14 2623
学Hive指路《Hive编程指南》 hive： Apache蜂巢™数据仓库软件便于阅读,写作,和管理大型数据集居住在分布式存储使用SQL。 结构可以投影到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。   存储元数据需要一个关系型数据库（一般是mysql）     一般存储表的模式和分区信息等 真正的数据存放到hdfs hive只需要安装到一台机器上...
Hive数据库概述
wonderful_life_mrchi的博客
05-09 6648
Hive属于数据仓库的概念范畴，主要用于进行数据分析用，不适合实时数据查询。可以完成海量数据的存储，存储在HDFS上，不需要类似关系数据库那样的固定格式限制，对应的表实际上就是hadoop hdfs上的文件夹，表中数据相当于文件，具体介绍看下文。 HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，
【Hive学习笔记】Hive与传统关系型数据库的区别
WANG_hl的博客
03-21 1124
1、查询语言：Hive用的是HQL，关系型数据库用的是SQL。 2、数据存储位置：Hive把数据存储在HDFS中。 关系型数据库将数据存在块设备或本地文件系统中。 3、数据格式：Hive没有定义专门的数据格式，可由用户可以自定义，在自定义的时候需要指定三个属性：列分隔符，行分隔符，以及读取文件数据的方法。 关系型数据库在建立时会指定或默认有存储引擎，存储引擎定义了自己的数据格式，所有数据都会按照一...
HIVE的数据仓库与关系型数据库有什么区别？使用关系型数据库是否也可以建立数据仓库？
06-21
### HIVE 数据仓库与关系型数据库的区别 HIVE 数据仓库和关系型数据库在设计目标、适用场景和技术架构上存在显著差异。以下是两者的对比分析： #### 1. 设计目标 - **HIVE 数据仓库**：Hive 是一个建立在 Hadoop ...
Hive metastore 使用达梦数据库存储元数据
05-10
通常，Hive元数据默认存储在MySQL或Derby等关系型数据库中。然而，为了适应更复杂的业务需求和更高的性能，我们可以选择将Hive元数据存储在达梦数据库中。本文将详细介绍如何配置Hive metastore以使用达梦数据库。 ...
hive的介绍及与传统关系型数据库（mysql)的区别
XiongYun
11-06 3388
hive的介绍 什么是hive：Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于hdfs的MapReduce计算框架，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。 hive的工作方式：把存放在hive中的数据都抽象成一张二维表格，提供了一个类似于sql语句的操作方式，这些sql语句最终被hive的底层翻译成为MapReduce程序，最终在hadoop集群上运行，结果也会输出在hdfs之中。（必须是结构化的数据）。在存储的时候hive对数据不做校验，在读取的时候校验。 hive的的优点：极大的简化了
Hive入门，Hive是什么？
Joining667的博客
02-15 1617
Hive入门，Hive是什么？
简单介绍什么是Hive
weixin_44953126的博客
11-03 2368
简单介绍什么是Hive 什么是Hive Hive是在Hadoop中处理结构化数据的数据仓库基础设施工具。它位于hadoop之上，针对大数据，使查询和分析变得简单。最初Hive是由FaceBook开发的，后来Apache软件基金会采用了它，并以Apache Hive的名字作为一个开放源代码进行了进一步的开发。它被不同的公司使用。例如，Amazon Elastic MapReduce， Microso...
Hive详细介绍及简单应用
YHJ
06-02 1万+
1.Hive基本概念 1.1Hive简介 1.1.1什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。 1.1.2为什么使用Hive 1.）直接使用hadoop所面临的问题 人员学习成本太高 项目周期要求太短 MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度太大 2.） 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力。 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 扩展功能很方便。 1.1....
大数据技术之Hadoop学习(七)——Hive数据仓库
weixin_63507910的博客
01-12 3030
Hive数据仓库的认识与操作
【大数据】一篇认识Hive
m0_46181896的博客
10-09 3542
文章目录一、数据仓库1.1、数据仓库概念1.2、数据仓库核心特征1.3、数据库和数据仓库的区别1.4、数据仓库分层架构[**重要**]1.5、ETL和ELT二、Apache Hive2.1、Hive的概念2.2、Hive的架构组件(非常重要)2.3、Hive和Mysql的区别三、Hive安装3.1、Metadata、metastore3.2、Hive的安装部署模式3.3、Hive的远程模式部署安装3.3.1、安装Hadoop3.3.2、安装MySQL3.3.3、安装Hive (==选择node1安装==)四
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qq_25409421的博客
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Hive、Hbase、mysql的区别
weixin_48195327的博客
10-09 1165
1、Hive和Hbase的区别 ①Hive是萨其拉语言，通过数据库的方式来操作hdfs文件系统，为了简化编程，底层计算方式为mapreduce。 ②Hive是面向行存储的数据库。 ③Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。 ④Hbese为查询而生的，它通过组织起节点内所有机器的内存，提供一个超大的内存Hash表。 ⑤Hbese不是关系型数据库，而是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库，不支持sql。 ⑥Hbase是物理表、不是逻辑表，提
Hive与关系型数据库的差别
05-10
### Hive与关系型数据库的区别 #### 架构和设计目标 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，其核心目的是为了支持大规模数据分析任务。相比之下，传统的关系型数据库（RDBMS）则主要用于事务处理和支持实时查询操作[^1]。两者的架构差异体现在Hive依赖于Hadoop生态系统，而RDBMS通常运行在单机环境或者小型集群环境中。 #### 查询语言 Hive采用了一种类似于SQL的语言——HiveQL，用于执行复杂的ETL（Extract, Transform, Load）过程以及批量数据处理工作。尽管它看起来像标准SQL，但在某些高级特性方面可能有所欠缺。相反，传统的RDBMS提供了完整的ANSI SQL支持，并且能够高效地完成联结、嵌套子查询等复杂逻辑运算[^2]。 #### 数据存储方式 对于数据存储而言，Hive中的表实际上映射到HDFS上的目录；所有的原始文件都保存在这个分布式的文件系统里。这种机制使得Hive非常适合用来管理和分析海量非结构化/半结构化的日志记录或其他形式的大数据集合。然而，在常规的RDBMS解决方案中，表格会被持久化成二进制格式存放在本地硬盘驱动器或者是专用分区当中[^4]。 #### 性能表现 当涉及到读写速度时，由于缺乏内置索引结构加上MR框架本身的开销原因，致使Hive往往表现出较高的延迟水平。不过借助并行计算的优势，一旦面对TB级甚至PB级别的超大型数据集时，则会显现出无可比拟的速度效益出来[^5]。与此同时，因为受到严格的ACID约束影响，再加上锁竞争等因素干扰下，大多数商用版别的RDBMS很难突破百台服务器规模以上的横向扩容瓶颈问题[^3]。 #### 使用场景 鉴于以上提到的各项因素考量之后可知，如果项目需求侧重于在线交易服务的话那么毫无疑问应该优先考虑选用成熟的商业版本MySQL/PostgreSQL之类的产品作为后台支撑平台比较好些。而对于那些偏向离线统计报表生成业务领域内的客户群体来说，显然开源免费性质较强的Apache Hive将会成为更加理想的选择对象之一[^2]。 ```python # 示例代码展示如何连接至Hive Server并通过PyHive库提交简单的SELECT语句给定条件下的结果返回列表形式呈现如下所示： from pyhive import hive conn = hive.Connection(host='localhost', port=10000, username='your_username') cursor = conn.cursor() query = 'SELECT column_name FROM table_name WHERE condition LIMIT 10;' cursor.execute(query) results = cursor.fetchall() print(results) ```
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