hivehive查询语言和sql的区别

谈谈hive 和 hbase 的区别

Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。

区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。

HBase以表的形式存储数据，表由行和列组成，列划分为若干个列簇(row family)。

例如：一个消息列簇包含了发送者、接受者、发送日期、消息标题以及消息内容。

每一对键值在HBase会被定义为一个Cell，其中，键由row-key(行键)，列簇，列，时间戳构成。

而在HBase中每一行代表由行键标识的键值映射组合。

Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

hive的Hive 体系结构

主要分为以下几个部分： 用户接口 用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。

其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。

Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。

在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。

WUI 是通过浏览器访问 Hive。

元数据存储 Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。

Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

解释器、编译器、优化器、执行器 解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。

生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce 调用执行。

Hadoop Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapReduce 任务）。

hive与hbase的十大区别与联系

1、Hive跟Hbase都是基于hadoop的hdfs文件系统，都是apache下的项目 2、Hive是基于hdfs的数据仓库，优势在于做大规模数据的离线分析，不属于分布式数据库 3、Hbase则是分布式数据库，不是基于分布式文件系统，这是本质区别 4、hive跟hbase的数据可以互导

Hive和传统数据库有什么区别和联系

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。

但是其基于HDFS与MapReduce的事实使得它与传统的数据库在很多方面有很大的不同，在一些特性的支持下也受到底层架构的限制，但是这些限制随着版本迭代正在不断被消除，使得Hive看起来越来越像传统的数据库。

hive查询语言和sql的区别

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。

它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。

Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。

同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

Hive 采用类SQL 的查询方式，将SQL 查询转换为MapReduce 的job 在Hadoop集群上执行