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大数据面试题百日更新_Hive专题(Day13)
阅读量:738 次
发布时间:2019-03-21

本文共 677 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Hive与传统数据库(如MySQL/Oracle)的主要区别在于以下几个方面:

一、查询语言的差异

Hive采用的是扩展的HQL( Hive Query Language)语言,而传统数据库通常使用SQL(Structured Query Language)语言。HQL底层基于SQL,但具有更高的扩展性和灵活性,支持更多复杂的数据操作。

二、数据存储的独特之处

与传统数据库(如MySQL等)不同,Hive并不直接存储数据在本地文件系统或直接访问设备,而是将数据抽象化地存储在HDFS分布式文件系统中。这使得Hive可以处理海量数据,并支持离线计算。

三、执行方式的特点

Hive采用MapReduce框架来执行查询,而传统数据库通常依赖数据库引擎的直接执行器。这种分式执行方式使得Hive在处理大量数据时更加高效,尤其在数据规模较大时展现出优势。

四、性能与复杂度的比较

虽然Hive支持复杂的查询,但由于其主要基于MapReduce框架,执行延迟较高,同时在大数据量处理时优势明显。相比而言,传统数据库(如 MySQL)在查询优化和索引支持上更加成熟,具有较低的执行延迟。

五、扩展性与可部署性

Hive设计时充分考虑了分布式架构支持扩展,适合大规模集群环境,而传统数据库如 MySQL/Oracle在高雅 tranny的规模能力和扩展性方面有固定的限制,需要依靠第三方工具进行扩展或维护。

总结

Hive与传统数据库的主要区别体现在查询语言、数据存储方式、执行机制以及性能特性等多个方面。选择哪种方案更合适,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。

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