hive是基於hadoop的乙個資料倉儲工具，用來進行資料提取、轉化、載入(etl)，這是一種可以儲存、查詢和分析儲存在hadoop中的大規模資料的機制。hive資料倉儲工具能將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，並提供sql查詢功能，能將sql語句轉變成mapreduce任務來執行。hive的優點是學習成本低，可以通過類似sql語句實現快速mapreduce統計，使mapreduce變得更加簡單，而不必開發專門的mapreduce應用程式。hive十分適合對資料倉儲進行統計分析。
hive不適用於實時性要求很高的事務，也不提供實時查詢功能。它最適合應用在基於大量不可變資料的批處理作業。例如，hive 在幾百mb 的資料集上執行查詢一般有分鐘級的時間延遲。
hive
mysql
查詢語言
hqlsql
儲存位置
hdfs
塊裝置/本地檔案系統
資料格式
使用者定義
系統決定
資料更新
可通過外掛程式實現
支援索引無有
執行mapreduce
executor
執行延遲高低
可擴充套件性高低
資料規模大小
•查詢語言：由於sql被廣泛的應用在資料倉儲中，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。
•資料儲存位置：hive是建立在hadoop之上的，所有hive的資料都是儲存在hdfs中的。而資料庫則可以將資料儲存在塊裝置或者本地檔案系統中。
•資料格式：hive中沒有定義專門的資料格式，資料格式可以由使用者指定，使用者定義資料格式需要指定三個屬性：列分隔符(通常為空格、"\t"、"\x001")、行分隔符("\n")以及讀取檔案資料的方法(hive中預設有三個檔案格式textfile、sequencefile以及rcfile)。由於在載入資料的過程中，不需要從使用者資料格式到hive定義的資料格式的轉換，因此，hive在載入的過程中不會對資料本身進行任何修改，而只是將資料內容複製或者移動到相應的hdfs目錄中。而在資料庫中，不同的資料庫有不同的儲存引擎，定義了自己的資料格式。所有資料都會按照一定的組織儲存，因此，資料庫載入資料的過程會比較耗時。
•資料更新：由於hive是針對資料倉儲應用設計的，而資料倉儲的內容是讀多寫少的。因此，hive中不支援對資料的改寫和新增，所有的資料都是在載入的時候中確定好的。而資料庫中的資料通常是需要經常進行修改的，因此可以使用insert into…values新增資料，使用update…set修改資料。
•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)。而資料庫通常有自己的執行引擎。
•執行延遲：之前提到，hive在查詢資料的時候，由於沒有索引，需要掃瞄整個表，因此延遲較高。另外乙個導致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，資料庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即資料規模較小，當資料規模大到超過資料庫的處理能力的時候，hive的平行計算顯然能體現出優勢。
•可擴充套件性：由於hive是建立在hadoop之上的，因此hive的可擴充套件性是和hadoop的可擴充套件性是一致的。而資料庫由於acid語義的嚴格限制，擴充套件性非常有限。目前最先進的並行資料庫oracle在理論上的擴充套件能力也只有100臺左右。
•資料規模：由於hive建立在集群上並可以利用mapreduce進行平行計算，因此可以支援很大規模的資料；對應的，資料庫可以支援的資料規模較小。
hive 的資料儲存在 hdfs 中，大部分的查詢由 mapreduce 完成
文章參考：
Hive與傳統資料庫對比
由於 hive 採用了sql 的查詢語言 hql，因此很容易將 hive 理解為資料庫。其實 從結構上來看，hive 和資料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 和資料庫的差異。資料庫可以用在 online 的應用中，但是 hive 是為資料倉儲而設計的，清楚這一...
Hive與傳統資料庫對比
由於hive採用了sql的查詢語言hql，因此很容易將hive理解為資料庫。其實從結構上來看，hive和資料庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。資料庫可以用在online的應用中，但是hive是為資料倉儲而設計的，清楚這一點，有助於從應用角度理解hive的特性。hive 傳統資料庫 查詢語言 h...
hive和mysql（傳統資料庫）的區別
一 hive是什麼 簡單來說,hive就是在hadoop上架了一層sql介面，可以將sql翻譯成mapreduce去hadoop上執行，這樣使得資料開發和分析人員很方便的使用sql來完成海量資料統計與分析，二不必使用程式語言開發mapreduce那麼麻煩 二 hive與mysql的區別 1.查詢語言...