Hive与数据库的异同

一、Hive简介

    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数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

    Hvie是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。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查询语句,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。

    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。

查询语言HQLSQL

数据存储位置HDFSRaw Device或者Local FS

数据格式用户定义系统决定

数据更新不支持支持

索引无有

执行MapreduceExecutor

执行延迟高低

可扩展性高低

数据规模大小

   

    •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。

    •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。

    •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。

    •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。

    •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。

    •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。

    •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。

    •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。而数据库由于ACID语义的严格限制,扩展性非常有限。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。

    •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。

你可能感兴趣的:(Hive与数据库的异同)