學習前的思考
1.Hive的數據存儲在什麼地方？
2.Hive的數據格式什麼？
3.Hive用戶定義數據格式需要什麼標準？
4.Hive爲什麼數據加載比傳統數據塊快？
5.Hive的數據是否經常被修改？
6.Hive在什麼情況下，比傳統數據塊延遲高？延遲高的原因是什麼？
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由於Hive採用了SQL的查詢語言HQL，因此很容易將Hive理解爲數據庫。其實從結構上來看，Hive和數據庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。本文將從多個方面來闡述Hive和數據庫的差異。數據庫可以用在Online的應用中，但是Hive是爲數據倉庫而設計的，清楚這一點，有助於從應用角度理解Hive的特性。
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查詢語言 |
HQL |
SQL |
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數據存儲位置 |
HDFS |
Raw Device或者 Local FS |
|
數據格式 |
用戶定義 |
系統決定 |
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數據更新 |
不支持 |
支持 |
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索引 |
無 |
有 |
|
執行 |
MapRedcue |
Executor |
|
執行延遲 |
高 |
低 |
|
可擴展性 |
高 |
低 |
|
數據規模 |
大 |
小 |
1.查詢語言
由於 SQL被廣泛的應用在數據倉庫中，因此，專門針對 Hive的特性設計了類
SQL的查詢語言 HQL。熟悉 SQL開發的開發者可以很方便的使用 Hive進行開發。
2.數據存儲位置
Hive 是建立在 Hadoop之上的，所有 Hive的數據都是存儲在
HDFS中的。而數據庫則可以將數據保存在塊設備或者本地文件系統中。
3.數據格式
Hive 中沒有定義專門的數據格式，數據格式可以由用戶指定，用戶定義數據格式需要指定三個屬性：列分隔符（通常爲空格、”\t”、”\x001″）、行分隔符（”\n”）以及讀取文件數據的方法（Hive中默認有三個文件格式
TextFile，SequenceFile以及 RCFile）。由於在加載數據的過程中，不需要從用戶數據格式到
Hive定義的數據格式的轉換，因此，Hive在加載的過程中不會對數據本身進行任何修改，而只是將數據內容複製或者移動到相應的 HDFS目錄中。而在數據庫中，不同的數據庫有不同的存儲引擎，定義了自己的數據格式。所有數據都會按照一定的組織存儲，因此，數據庫加載數據的過程會比較耗時。
4.數據更新
由於 Hive是針對數據倉庫應用設計的，而數據倉庫的內容是讀多寫少的。因此，Hive中不支持對數據的改寫和添加，所有的數據都是在加載的時候中確定好的。而數據庫中的數據通常是需要經常進行修改的，因此可以使用
INSERT INTO ... VALUES添加數據，使用 UPDATE ... SET修改數據。
5.索引
之前已經說過，Hive在加載數據的過程中不會對數據進行任何處理，甚至不會對數據進行掃描，因此也沒有對數據中的某些 Key建立索引。Hive要訪問數據中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數據，因此訪問延遲較高。由於
MapReduce的引入， Hive可以並行訪問數據，因此即使沒有索引，對於大數據量的訪問，Hive仍然可以體現出優勢。數據庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對於少量的特定條件的數據的訪問，數據庫可以有很高的效率，較低的延遲。由於數據的訪問延遲較高，決定了
Hive不適合在線數據查詢。
6.執行
Hive 中大多數查詢的執行是通過 Hadoop提供的 MapReduce來實現的（類似
select * from tbl的查詢不需要 MapReduce）。而數據庫通常有自己的執行引擎。
7.執行延遲
之前提到，Hive在查詢數據的時候，由於沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外一個導致 Hive執行延遲高的因素是
MapReduce框架。由於 MapReduce本身具有較高的延遲，因此在利用 MapReduce執行
Hive 查詢時，也會有較高的延遲。相對的，數據庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即數據規模較小，當數據規模大到超過數據庫的處理能力的時候，Hive的並行計算顯然能體現出優勢。
8.可擴展性
由於 Hive是建立在 Hadoop之上的，因此
Hive的可擴展性是和 Hadoop的可擴展性是一致的。而數據庫由於 ACID語義的嚴格限制，擴展行非常有限。目前最先進的並行數據庫
Oracle在理論上的擴展能力也只有 100臺左右。
9.數據規模
由於 Hive建立在集羣上並可以利用 MapReduce進行並行計算，因此可以支持很大規模的數據；對應的，數據庫可以支持的數據規模較小。