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。
和普通关系数据库的异同：
| | Hive | RDBMS |
| 查询语言 | HQL | SQL |
| 数据存储 | HDFS | Raw Device or Local FS |
| 索引 | 无 | 有 |
| 执行 | MapReduce | Excutor |
| 执行延迟 | 高 | 低 |
| 处理数据规模 | 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。
参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Tutorial
1）数据单元
按照数据的粒度大小，hive数据可以被组织成：
1）databases： 避免不同表产生命名冲突的一种命名空间
2）tables：具有相同scema的同质数据的集合
3）partitions：一个表可以有一个或多个决定数据如何存储的partition key
4）buckets（或clusters）：在同一个partition中的数据可以根据某个列的hash值分为多个bucket。partition和bucket并非必要，但是它们能大大加快数据的查询速度。
2)、数据类型
（1）简单类型：
TINYINT - 1 byte integer
SMALLINT - 2 byte integer
INT - 4 byte integer
BIGINT - 8 byte
BOOLEAN - TRUE/ FALSE
FLOAT - 单精度
DOUBLE - 双精度
STRING - 字符串集合
（2）复杂类型：
Structs： structs内部的数据可以通过DOT（.）来存取，例如，表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT}，我们可以通过c.a来访问域a。
Maps（Key-Value对）：访问指定域可以通过['element name']进行，例如，一个Map M包含了一个group->gid的k-v对，gid的值可以通过M['group']来获取。
Arrays：array中的数据为相同类型，例如，假如array A中元素['a','b','c']，则A[1]的值为'b'。
3）、内建运算符和函数
包括关系运算符(A=B, A!=B, A<B等等）、
算术运算符（A+B, A*B, A&B, A|B等等）、
逻辑运算符（A&&B, A|B等等）、
复杂类型上的运算符（A[n], M[key], S.x）、
各种内建函数：round，floor，substr
4）、语言能力
hive查询语言提供基本的类sql操作，这些操作基于table和partition，包括：
1. 使用where语句过滤制定行
2. 使用select查找指定列
3. join两张table
4. group by
5. 一个表的查询结果存入另一张表
6. 将一个表的内容存入本地目录
7. 将查询结果存储到hdfs上
8. 管理table和partition(creat、drop、alert)
9. 在查询中嵌入map-reduce程序
Hive query language provides the basic SQL like operations. These operations work on tables or partitions. These operations are:
- Ability to filter rows from a table using a where clause.
- Ability to select certain columns from the table using a select clause.
- Ability to do equi-joins between two tables.
- Ability to evaluate aggregations on multiple "group by" columns for the data stored in a table.
- Ability to store the results of a query into another table.
- Ability to download the contents of a table to a local (e.g., nfs) directory.
- Ability to store the results of a query in a hadoop dfs directory.
- Ability to manage tables and partitions (create, drop and alter).
- Ability to plug in custom scripts in the language of choice for custom map/reduce jobs.
</div>
1、Apache Weblog Data
The format of Apache weblog is customizable, while most webmasters use the default.
For default Apache weblog, we can create a table with the following command.
More about !RegexSerDe can be found here in HIVE-662 and HIVE-1719.
CREATE TABLE apachelog (
host STRING,
identity STRING,
user STRING,
time STRING,
request STRING,
status STRING,
size STRING,
referer STRING,
agent STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"input.regex" = "([^]*) ([^]*) ([^]*) (-|\\[^\\]*\\]) ([^ \"]*|\"[^\"]*\") (-|[0-9]*) (-|[0-9]*)(?: ([^ \"]*|\".*\") ([^ \"]*|\".*\"))?"
)
STORED AS TEXTFILE;
</div> </td> </tr> </tbody> </table> </div> </div> </div> </div> </div> 来自： http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/18986759
|
、