hive的存储格式区别

㈠ Hive 中字段类型 varchar 和 string 区别及使用场景

Hive中的VARCHAR和STRING类型都用于表示字符串数据，但在实际使用和场景适应性上存在细微差别。选择VARCHAR还是STRING取决于数据特性和性能需求。

考虑数据长度稳定性时，VARCHAR适合长度变化不大、需要精确控制的场景。它提供明确的最大长度限制，确保数据一致性，节省存储空间。

STRING则没有长度限制，适用于长度变化大、对长度无严格要求的场景，如处理日志文件、文本描述或用户评论等。它的灵活性使数据适应范围更广。

性能方面，VARCHAR类型在数据长度有限制的情况下可能更为高效。然而，这种差异在Hive中通常不显着，因其更侧重于大规模数据处理和优化。

综上，VARCHAR和STRING的选择应根据具体应用需求，考虑数据长度、存储效率和性能需求。VARCHAR适用于需要严格长度控制和节省存储空间的场景，而STRING则适合数据长度变化大、灵活性要求高的情况。

㈡ hive和mysql的区别 - 知百科

品牌型号：联想拯救者 Y9000P
系统：Windows11
hive和mysql的区别：
1、设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。
2、数据存储方式不同：Hive通常运行在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，数据存储以文件形式分布在多个计算节点上，可以处理PB级别的数据；而MySQL则是存储在本地磁盘上，适合处理GB或TB级别的数据。
3、数据处理能力不同：Hive通过MapRece进行数据处理，适合处理大量的离线数据，但是查询速度相对较慢，不适合实时查询；而MySQL适合处理在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP），查询速度快，实时性较强。
4、查询语言不同：Hive使用的查询语言是HiveQL，它是一种类SQL语言，支持复杂的SQL查询，但并不支持全部的SQL特性；而MySQL使用的是标准SQL，支持全面的SQL特性。
5、使用场景不同：Hive适合大数据处理、数据仓库建设，对查询响应时间要求不高的场景；而MySQL适合网站后台、企业信息系统等需要实时查询和事务处理的场景。
6、数据模型不同：Hive使用基于列的数据模型，而MySQL使用基于表的数据模型。这意味着在Hive中，所有的数据都存储在单个表中，而在MySQL中，数据被组织成多个表。
7、数据类型不同：Hive支持多种数据类型，包括字符串、整数、浮点数、日期时间等，而MySQL支持的数据类型相对较少。
8、性能不同：由于Hive使用基于文件的存储格式，因此它在处理大数据集时具有更好的性能表现。相比之下，MySQL在处理大型数据集时可能会出现性能问题。

㈢ hive能存储数据吗

1、首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。
2、第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。
3、hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成maprece任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。
4、国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为Hive，它可以对存储在HDFS的文件数据进行查询、分析。Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。
5、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。

㈣ hive中drop和delete的区别

声明一点，hive是数据仓库，存储格式是文本，不支持行级别的更新删除和插入。
所以在hive中，只有drop table操作，没有delete操作。