Hive 和普通关系数据库的异同

1. 查询语言。因为 SQL 被普遍的应用在数据仓库中，所以，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者能够很方便的使用 Hive 进行开发。
2. 数据存储位置。Hive 是创建在 Hadoop 之上的，全部 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则能够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，数据格式能够由用户指定，用户定义数据格式须要指定三个属性：列分隔符（一般为空格、”\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因为在加载数据的过程当中，不须要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换，所以，Hive 在加载的过程当中不会对数据自己进行任何修改，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，不一样的数据库有不一样的存储引擎，定义了本身的数据格式。全部数据都会按照必定的组织存储，所以，数据库加载数据的过程会比较耗时。
4. 数据更新。因为 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。所以，Hive 中不支持对数据的改写和添加，全部的数据都是在加载的时候中肯定好的。而数据库中的数据一般是须要常常进行修改的，所以可使用 INSERT INTO ...  VALUES 添加数据，使用 UPDATE ... SET 修改数据。
5. 索引。以前已经说过，Hive 在加载数据的过程当中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，所以也没有对数据中的某些 Key 创建索引。Hive 要访问数据中知足条件的特定值时，须要暴力扫描整个数据，所以访问延迟较高。因为 MapReduce 的引入， Hive 能够并行访问数据，所以即便没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然能够体现出优点。数据库中，一般会针对一个或者几个列创建索引，所以对于少许的特定条件的数据的访问，数据库能够有很高的效率，较低的延迟。因为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经过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的（相似 select * from tbl 的查询不须要 MapReduce）。而数据库一般有本身的执行引擎。
7. 执行延迟。以前提到，Hive 在查询数据的时候，因为没有索引，须要扫描整个表，所以延迟较高。另一个致使 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。因为 MapReduce 自己具备较高的延迟，所以在利用 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。固然，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点。
8. 可扩展性。因为 Hive 是创建在 Hadoop 之上的，所以 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）。而数据库因为 ACID 语义的严格限制，扩展行很是有限。目前最早进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有 100 台左右。
9. 数据规模。因为 Hive 创建在集群上并能够利用 MapReduce 进行并行计算，所以能够支持很大规模的数据；对应的，数据库能够支持的数据规模较小。

 

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