Hive与数据库的区别

 

区别点	Hive	传统数据库
SQL	SQL-92标准
数据存储位置	数据存储在Hdfs中	保存在块设备或本地文件系统
数据读取	读时模式：加载数据不会验证	写时模式：数据写入时检查
数据更新	默认不支持update、delete（需开启ACID特性）	支持更新
执行	除本地任务外，默认通过MapReduce	数据库自己的执行引擎
执行延迟	延迟高	延迟低，当数据规模大时优势不明显
可扩展性	扩展能力强	扩展能力有限
数据规模	支持大规模数据	支持数据量有限

 

spark SQL和hive到底什么关系？

hive on Spark和SparkSQL的结构类似，只是SQL引擎不同，但是计算引擎都是spark

历史上存在的原理，以前都是使用hive来构建数据仓库，所以存在大量对hive所管理的数据查询的需求。而hive、shark（hive on spark）、sparlSQL都可以进行hive的数据查询。shark是使用了hive的sql语法解析器和优化器，修改了执行器（mapreduce改为spark了），使之物理执行过程是跑在spark上；而sparkSQL是使用了自身的语法解析器、优化器和执行器，同时sparkSQL还扩展了接口，不单单支持hive数据的查询，可以进行多种数据源的数据查询。

 

参考：

https://www.cnblogs.com/guoruibing/articles/9894521.html

https://blog.csdn.net/qq_39597203/article/details/89481867