Hive-谈谈你对Hive的认识

结合其他同学和自己的笔记总结如下  

什么是hive?

• 基于Hadoop的开源的数据仓库工具，用于处理海量结构化数据。
• Hive把HDFS中结构化的数据映射成表。
• Hive通过把HiveSQL进行解析和转换，最终生成一系列在hadoop上运行的mapreduce任务，通过执行这些任务完成数据分析与处理。

Hive与传统数据库的比较

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。

 

查询语言

由于 SQL被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive的特性设计了类 SQL的查询语言 HQL。熟悉 SQL开发的开发者可以很方便的使用 Hive进行开发。

数据存储位置

Hive 是建立在 Hadoop之上的，所有 Hive的数据都是存储在 HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

数据格式

Hive 中没有定义专门的数据格式，数据格式可以由用户指定，用户定义数据格式需要指定三个属性：列分隔符（通常为空格、” ”、”x001″）、行分隔符（” ”）以及读取文件数据的方法（Hive中默认有三个文件格式TextFile，SequenceFile以及 RCFile）。由于在加载数据的过程中，不需要从用户数据格式到 Hive定义的数据格式的转换，因此，Hive在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改，而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS目录中。而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。

数据更新

由于 Hive是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的，因此可以使用 INSERT INTO ...  VALUES添加数据，使用 UPDATE ... SET修改数据。

索引

之前已经说过，Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce的引入， Hive可以并行访问数据，因此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive不适合在线数据查询。

执行

Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop提供的 MapReduce来实现的（类似 select * from tbl的查询不需要MapReduce）。而数据库通常有自己的执行引擎，executor执行器。

执行延迟

之前提到，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。另外一个导致 Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架。由于 MapReduce本身具有较高的延迟，因此在利用 MapReduce执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟较低。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。

可扩展性

由于 Hive是建立在 Hadoop之上的，因此 Hive的可扩展性是和 Hadoop的可扩展性是一致的。而数据库由于 ACID语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle在理论上的扩展能力也只有 100台左右。

数据规模

由于 Hive建立在集群上并可以利用 MapReduce进行并行计算，因此可以支持很大规模的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小。

 

说明：

• 数据仓库/数据湖主要是用来数据分析的，对企业中的决策起到关键性的作用。
• 数据仓库本身不产生数据，也不消耗数据；其数据是从外部来的，并且主要提供给外部使用。
• 数据仓库是面向主题性来构建的，一般一个数仓都有一个特定的目的。数据仓库集成了众多类型的数据，分成了许多不同的层次。
• 数据仓库中的历史数据一般不会改变，因为其主要用来记录已经发生的事实的数据。
• 数据仓库上层的分析是可能会发生变化的，体现了分析的灵活性。
• 面向事务的联机事务处理OLTP vs 面向分析的联机分析处理OLAP

Hive的优势：

• 把海量数据存储于 Hadoop 文件系统，而不是数据库。提供了一套类数据库的数据存储和处理机制，并采用 HQL （类 SQL ）语言对这些数据进行自动化处理。
• 不仅提供了一个熟悉SQL的用户所能熟悉的编程模型，还消除了大量的通用代码，甚至那些那些Java编写的令人棘手的代码。
• 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，应用开发灵活而高效。

 

 

 

 以下慎用：

查看数据库信息

desc database extended 数据库名；

删除数据库

drop database if exists 库名；

强制删除数据库

drop database if exists 库名 cascode；

 

参考链接：https://blog.csdn.net/shida1009/article/details/78789741