hvie与关系型数据库有什么区别

Hive中内部表与外部表的区别：

Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。

需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否符合schema的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式），只有在读的时候hive才检查、解析具体的数据字段、schema。

读时模式的优势是load data 非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。

写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费要多的加载时间。

11 什么是Hive

Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序

Hive处理的数据存储在HDFS

Hive分析数据底层的实现是MapReduce

执行程序运行在Yarn上

12 Hive的优缺点

121 优点

*** 作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。

避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。

Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。

Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。

Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

122 缺点

1．Hive的HQL表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达

（2）数据挖掘方面不擅长

2．Hive的效率比较低

（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive调优比较困难，粒度较粗

13 Hive架构原理

1．用户接口：Client

CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）

2．元数据：Metastore

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；

默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL替代derby存储Metastore

3．Hadoop

使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。

4．驱动器：Driver

（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。

（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。

Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。

14 Hive和数据库比较

由于 Hive 采用了类似SQL 的查询语言 HQL(Hive Query Language)，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。

141 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。

142 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。

143 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中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。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。

144 索引

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。

145 执行

Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常有自己的执行引擎。

146 执行延迟

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。

147 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。

148 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。

楼主说的是Hive，不是HBase。从Oracle里面头导出数据为平面文件后，导入HDFS里面。Hive里面的表结构是要自己手工定的。

建表可以自己写个小程序实现，根据oracle字典表和hive的建表规则，每个地方使用hive的情景不同，建表也不同。数据装载可以用sqoop来实现。

你可以安装下SQOOP，注意这个跟HADOOP的版本要对应的，不然会出现一些问题。以下是我项目用到的例子，不过我有个更高级的方法，只需配到表就行了，就是写个JAVA程序，然后自动生成对应的脚本，再执行就可以了。转载，仅供参考。

查看表结构信息如下

1、descformattedtable_name;

2、desctable_name。

一、电脑常见问题

主板不启动，开机无显示，有显卡报警声。

故障原因：一般是显卡松动或显卡损坏。

处理办法：打开机箱，把显卡重新插好即可。要检查AGP插槽内是否有小异物，否则会使显卡不能插接到位；对于使用语音报警的主板，应仔细辨别语音提示的内容，再根据内容解决相应故障。

如果以上办法处理后还报警，就可能是显卡的芯片坏了，更换或修理显卡。如果开机后听到"嘀"的一声自检通过，显示器正常但就是没有图像，把该显卡插在其他主板上，使用正常，那就是显卡与主板不兼容，应该更换显卡。

读取小文件较多，那么则需要在map端进行小文件合并，参数设置如下：

-- 设置输入文件格式

set hiveinputformat = orgapachehadoophiveqlioCombineHiveInputFormat;

-- 是否支持可切分的CombieInputFormat ，true是支持

set hivehadoopsupportssplittablecombineinputformat = true;

set mapreduceinputfileinputformatsplitmaxsize = 256000000;

set mapreduceinputfileinputformatsplitminsizepernode=256000000;

set mapreduceinputfileinputformatsplitminsizeperrack=256000000;

在设置动态分区后，产生的文件数会取决于map数和分区数的大小，假设动态分区初始有N个map数，同时生成M个分区，则中间会生成NM个文件，通常这种情况就是让大部分数据尽量输出到一个reduce中进行处理，但是有些HiveSql不会产生reduce，也就是说文件最后没有进行合并处理，这种情况下可以用distribute by rand()的方式保证数据进行一次reduce *** 作，实现文件的合并。

两种处理方式参数设置如下：

a 设置reduce个数

set mapredreducetasks=50;

insert into table xxx

select  from  xxx distribute by rand();

备注：set设置的参数是生成的文件个数，distribute by rand()保证数据随机分配到50个文件中。 

b 设置每个reducer处理的数据

set hiveexecreducersbytesperreducer=5120000000;

insert into table xxx

select    from   xxx   distribute by rand();

备注：set设置的参数是生成的文件大小，distribute by rand()保证数据的平均大小是512Mb。

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