hive和mysql都是行数据库

1查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；

2数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；

3数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；

4数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；

5索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；

6延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；

7数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；

8底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；

指定数据存放位置，如果没有指定，就会在hdfs的默认位置建立表文件。

Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，Hive 就可以解析数据。

Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。

扩展资料：

Hive中的表和数据库中的表在概念上相似。 每个表在Hive中都有一个对应的目录来存储数据。

例如，一个表pvs，其在HDFS中的路径为：/ wh / pvs，其中wh是在 hive-sitexml 中由 ${hivemetastorewarehousedir} 指定的数据仓库的目录，所有表数据（ 不包括外部表）存储在此目录中。

Partition 对应于数据库中的 Partition 列的密集索引，但是Hive中的Partition的组织方式与数据库中的完全不同。 在Hive中，表中的Partition与表下的目录相对应，所有Partition的数据都存储在相应的目录中。

在元数据库执行以下语句：

alter database hue character set latin1;

alter table beeswax_queryhistory modify `query` longtext CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL;

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