`

Hive学习笔记3--------Hive与数据库的异同(转自淘宝数据平台团队)

阅读更多
摘要: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 HQL SQL 
数据存储位置  HDFS  Raw Device 或者 Local FS 
数据格式  用户定义  系统决定
数据更新  不支持  支持
索引  无  有   
执行  MapRedcue Executor 
执行延迟 高  低 
可扩展性  高  低
数据规模  大  小  



1.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。
2.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。
3.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、”\t”、”\x001″)、行分隔符(”\n”)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。
4.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。
5.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。
6.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。
7.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。
8.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(世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!,2009年的规模在 4000 台节点左右)。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。
9.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。

分享到:
评论

相关推荐

    hive学习笔记-比较全的知识

    标题中提到的"Hive学习笔记-比较全的知识"和描述中所述"相当不错的,适合初学者,下载绝对不亏"意味着本篇文档旨在为初学者提供一个全面的学习指南,覆盖Hive的主要概念和操作。而标签"hive"确定了文档的中心主题是...

    阿里巴巴Hive学习笔记.docx

    《阿里巴巴Hive学习笔记》是基于阿里巴巴内部分享的资料,主要涵盖了Hive的基本结构、与Hadoop的关系、元数据库管理以及基本操作等方面,为初学者提供了深入理解Hive的全面指南。 1. **Hive结构** - **Hive架构**...

    完整图文版 阿里巴巴数据产品平台 大数据与云计算技术系列教程 Hadoop之Hive学习笔记(共63页).pdf

    **Hive学习笔记** Hive是由阿里巴巴数据产品平台推出的一款基于Hadoop的大数据处理工具,主要服务于大数据与云计算技术领域。Hive的核心是提供了一种类SQL(HQL)的查询语言,使得熟悉SQL的开发者能够方便地进行大...

    大数据技术知识沉淀 数据仓库学习 Hive学习笔记 共63页.pdf

    ### 大数据技术知识沉淀:Hive学习笔记 #### 1. Hive 架构 - **概述**:Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的 SQL 查询功能,使不熟悉 MapReduce 的...

    Hive学习笔记整理.pdf

    本文档是关于Hive学习笔记的整理,涵盖了Hive的架构、Hive和Hadoop的关系、Hive和普通关系数据库的异同、Hive的元数据库、Hive数据存储、Hive的基本操作等知识点。 1. HIVE结构 Hive的架构主要包括三个部分:用户...

    《Hive编程技术与应用》学习笔记.pdf

    《Hive编程技术与应用》学习笔记主要涵盖了Hive的基础知识、工作原理、架构、数据类型、设计特点以及元数据库等内容。以下是对这些知识点的详细解释: 1. **Hive的基本内容** - **概述**:Hive是基于Hadoop的数据...

    Hive学习笔记

    【Hive学习笔记】 Hive是大数据处理领域中的一个重要组件,它是基于Hadoop的数据仓库架构,主要用于处理和分析海量的非结构化或半结构化数据。Hive的主要优点在于其提供了SQL-like的语言(HQL)使得对大数据的操作...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics