Hive架构与存储结构

目录

• Hive和MySQL（传统关系型数据库）的区别

• Hive架构

• Hive数据存储

• Hive是一个用于解析SQL语句并将其转换为MapReduce作业的工具。

• 在Hive中定义的"表"本质上是纯逻辑结构，并非物理存在的实体。这种设计使得它仅代表表的定义信息（如列名、类型等），而不涉及实际的数据存储位置。

• 虽然Hive本身并不负责存储实际的数据内容（即具体的数据行），但它通过依赖于HDFS（分布式文件系统）和MapReduce框架来实现对这些数据行的实际处理。

Hive和MySQL（传统关系型数据库）的区别

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数据是存储在本地系统
3.数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，MySQL由系统决定
4.数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，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需要扫描所有数据，也造成了Hive查询数据速度很慢的原因（在0.8版本后加入位图索引），而MySQL有索引
6.延迟性：Hive延迟性高，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