hive与hbase及MySQL的区别

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**Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的，**使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用戶编程接口。**Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce**，Hive中的表纯逻辑，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉，转换成本低，类似作用的Pig就不是SQL。

Hive和Hbase有各自不同的特征：hive是高延迟、结构化和面向分析的，hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。  
其中HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

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觉得在问区别之前，我应该显示说相同点，这么一想，又糊涂了，hive和hbase哪里像了，好像哪里都不像，既然哪里都不像，又何来的“区别是什么”这一问题，他俩所有的都算区别。  
那么，hive是什么？  
白话一点再加不严格一点，hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。  
于是，hbase是什么？  
同样白话一点加不严格一点，hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储，是个NoSql数据库；hbase部署于hdfs之上，并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。  
所以要问hive和hbase的区别，就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别，问区别，就要先说说他俩哪里像。

**一、hive和MySQL的区别**

由于hive使用的是类sql的查询语言hql,因此很容易给人一种错觉，说hive和MySQL同样是数据库，然而，hive除了使用类sql的语言外，很多方面都与MySQL存在区别。下面将从不同方面来看hive和MySQL之间的区别。

有一点需要注意的是，hive是为数据仓库设计的，而MySQL数据库则可以用再在线的应用中。

|   |   |   |
| ------------ | ------------ | ------------ |
|     | hive | MySQL |
| 查询语言 | hql（类sql） | sql |
| 数据存储 | HDFS | Raw Device or Local FS |
| 执行 | MapReduce | Executor |
| 执行延迟 | 高 | 低 |
| 处理数据规模 | 大 | 小 |
| 索引 | 0.8版本后加入位图索引 | 有复杂的索引 |
| 数据更新 | 不支持行级数据的插入删除与更新 | 支持行级数据的插入删除与更新 |
| 数据格式 | 用户可以自己指定数据格式 | 指定数据格式 |

1. hive适合离线大数据集，不适合线上实时查询。因为其具有较高的延迟；

2. 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比较耗时；

3. hive是针对数据仓库设计使用的，而数据仓库是读多改少的，因此，hive并不支持数据的改写和添加。MySQL中数据则可以进行改写更新操作；

4. 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。

5. 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。

hive

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