Hive 和数据库的异同

发布时间:2025-05-24 05:56:36 发布人:远客网络

Hive 和数据库的异同

一、Hive 和数据库的异同

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...

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。