hive和数据库对比总结
hive和数据库对比总结
基本概念
Hadoop:
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了POSIX（可移植操作系统接口）的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
简单了解一下hadoop的前世今生：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54994736?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=1153751120357687296
MapReduce：
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，map的主要输入是一对<key , value>值，经过map计算后输出一对<key , value>值；然后将相同key合并，形成<key , value集合>；再将这个<key , value集合>输入并发的Reduce（归约）函数，经过计算输出零个或多个<key , value>对。
Spark:
Spark是一种比MapReduce更高效读HDFS文件数据的方式（还支持其他数据源，如kafka等），并且读取到数据后（做一些业务逻辑的数据处理等），可以支持写入各种数据源中，例如Redis、MySQL等。
Hadoop MapReduce 是一种用于处理大数据集的编程模型，它采用并行的分布式算法。开发人员可以编写高度并行化的运算符，而不用担心工作分配和容错能力。不过，MapReduce 所面对的一项挑战是它要通过连续多步骤流程来运行某项作业。在每个步骤中，MapReduce 要读取来自集群的数据，执行操作，并将结果写到 HDFS。因为每个步骤都需要磁盘读取和写入，磁盘 I/O 的延迟会导致 MapReduce 作业变慢。开发 Spark 的初衷就是为了突破 MapReduce 的这些限制，它可以执行内存中处理，减少作业中的步骤数量，并且跨多项并行操作对数据进行重用。借助于 Spark，将数据读取到内存、执行操作和写回结果仅需要一个步骤，大大地加快了执行的速度。
hive:
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，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数据仓库工具能将结构化的数据文件（例如HDFS文件）映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句（例如Presto SQL）实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
Presto 或 PrestoDB：
Presto（或 PrestoDB）是一种开源的分布式 SQL 查询引擎，从头开始设计用于针对任何规模的数据进行快速分析查询。
它既可支持非关系数据源，例如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Amazon S3、Cassandra、MongoDB 和 HBase，又可支持关系数据源，例如 MySQL、PostgreSQL、Amazon Redshift、Microsoft SQL Server 和 Teradata。
hive和数据库的比较：
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。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（用于数据归档等）。
1）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。
2）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。
3）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。
4）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。
5）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。
6）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。
7）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。
8）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。
9）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。