hive的存儲格式區別

㈠ Hive 中欄位類型 varchar 和 string 區別及使用場景

Hive中的VARCHAR和STRING類型都用於表示字元串數據，但在實際使用和場景適應性上存在細微差別。選擇VARCHAR還是STRING取決於數據特性和性能需求。

考慮數據長度穩定性時，VARCHAR適合長度變化不大、需要精確控制的場景。它提供明確的最大長度限制，確保數據一致性，節省存儲空間。

STRING則沒有長度限制，適用於長度變化大、對長度無嚴格要求的場景，如處理日誌文件、文本描述或用戶評論等。它的靈活性使數據適應范圍更廣。

性能方面，VARCHAR類型在數據長度有限制的情況下可能更為高效。然而，這種差異在Hive中通常不顯著，因其更側重於大規模數據處理和優化。

綜上，VARCHAR和STRING的選擇應根據具體應用需求，考慮數據長度、存儲效率和性能需求。VARCHAR適用於需要嚴格長度控制和節省存儲空間的場景，而STRING則適合數據長度變化大、靈活性要求高的情況。

㈡ hive和mysql的區別 - 知百科

品牌型號：聯想拯救者 Y9000P
系統：Windows11
hive和mysql的區別：
1、設計目標不同：Hive是Apache基金會的開源項目，主要用於大數據的查詢與分析，它提供的是一種類SQL的查詢語言——HiveQL，使得熟悉SQL的用戶可以快速上手；而MySQL則是一種關系型資料庫管理系統，主要用於存儲、處理以及檢索數據。
2、數據存儲方式不同：Hive通常運行在Hadoop分布式文件系統（HDFS）上，數據存儲以文件形式分布在多個計算節點上，可以處理PB級別的數據；而MySQL則是存儲在本地磁碟上，適合處理GB或TB級別的數據。
3、數據處理能力不同：Hive通過MapRece進行數據處理，適合處理大量的離線數據，但是查詢速度相對較慢，不適合實時查詢；而MySQL適合處理在線事務處理（OLTP）和在線分析處理（OLAP），查詢速度快，實時性較強。
4、查詢語言不同：Hive使用的查詢語言是HiveQL，它是一種類SQL語言，支持復雜的SQL查詢，但並不支持全部的SQL特性；而MySQL使用的是標准SQL，支持全面的SQL特性。
5、使用場景不同：Hive適合大數據處理、數據倉庫建設，對查詢響應時間要求不高的場景；而MySQL適合網站後台、企業信息系統等需要實時查詢和事務處理的場景。
6、數據模型不同：Hive使用基於列的數據模型，而MySQL使用基於表的數據模型。這意味著在Hive中，所有的數據都存儲在單個表中，而在MySQL中，數據被組織成多個表。
7、數據類型不同：Hive支持多種數據類型，包括字元串、整數、浮點數、日期時間等，而MySQL支持的數據類型相對較少。
8、性能不同：由於Hive使用基於文件的存儲格式，因此它在處理大數據集時具有更好的性能表現。相比之下，MySQL在處理大型數據集時可能會出現性能問題。

㈢ hive能存儲數據嗎

1、首先，Hive沒有專門的數據存儲格式，也沒有為數據建立索引，用戶可以非常自由的組織Hive中的表，只需要在創建表的時候告訴Hive數據中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析數據。
2、第hive本身是不存儲數據的，不論外表、內表，hive的所有數據是存放在hdfs文件系統的。
3、hadoop是一個分布式的軟體處理框架，hive是一個提供了查詢功能的數據倉庫，而hadoop底層的hdfs為hive提供了數據存儲。hive將用戶提交的SQL解析成maprece任務供hadoop直接運行，結合兩者的優勢，進行數據決策。
4、國內最常用的是一款基於Hadoop的開源數據倉庫，名為Hive，它可以對存儲在HDFS的文件數據進行查詢、分析。Hive對外可以提供HiveQL，這是類似於SQL語言的一種查詢語言。
5、Pig與HIVE工具類似，都可以用類sql語言對數據進行處理。但是他們應用場景有區別，Pig用於數據倉庫數據的ETL，HIVE用於數倉數據分析。

㈣ hive中drop和delete的區別

聲明一點，hive是數據倉庫，存儲格式是文本，不支持行級別的更新刪除和插入。
所以在hive中，只有drop table操作，沒有delete操作。