Hive和传统数据库有什么区别和联系

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。但是其基于HDFS与MapReduce的事实使得它与传统的数据库在很多方面有很大的不同，在一些特性的支持下也受到底层架构的限制，但是这些限制随着版本迭代正在不断被消除，使得Hive看起来越来越像传统的数据库。

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，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

优点：学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

hive与关系型数据库的区别

1、数据加载

关系数据库：表的加载模式是在数据加载时候强制确定的（表的加载模式是指数据库存储数据的文件格式），如果加载数据时候发现加载的数据不符合模式，关系数据库则会拒绝加载数据，这个就叫“写时模式”，写时模式会在数据加载时候对数据模式进行检查校验的 *** 作。

Hive：hive在加载数据时候不会对数据进行检查，也不会更改被加载的数据文件，而检查数据格式的 *** 作是在查询 *** 作时候执行，这种模式叫“读时模式”。

在实际应用中，写时模式在加载数据时候会对列进行索引，对数据进行压缩，因此加载数据的速度很慢，但是当数据加载好了，我们去查询数据的时候，速度很快。

但是当我们的数据是非结构化，存储模式也是未知时候，关系数据 *** 作这种场景就麻烦多了，这时候hive就会发挥它的优势。

2、

关系数据库：可以对某一行或某些行的数据进行更新、删除 *** 作。更新、事务和索引等等。

hive：不支持对某个具体行的 *** 作，也不支持事务和索引，hive对数据的 *** 作只支持覆盖原数据和追加数据。

hive的设计是对海量数据进行处理，全数据的扫描时常态。针对某些具体数据进行 *** 作的效率是很差的，对于更新 *** 作，hive是通过查询将原表的数据进行转化最后存储在新表里，这和传统数据库的更新 *** 作有很大不同。

3、

Hive也可以在hadoop做实时查询上做一份自己的贡献，那就是和hbase集成，hbase可以进行快速查询，但是hbase不支持类SQL的语句，那么此时hive可以给hbase提供sql语法解析的外壳，可以用类sql语句 *** 作hbase数据库。

hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。总结：应对大数据的时候，如果你偏重于数据存储查询hbase无疑是更加适合，而你关注的是对大数据的处理结果查询，比如你查询的时候有类似于count，sum等函数 *** 作 hive就能满足你的需求，一般有些项目都输在hive里面进行数据处理，然后将结果导入mysql等数据库或者hbase中进行查询，至于mysql与hbase的选择 比较倾向于你的处理之后的数据量

---