hive數據存儲位置
存儲的數據都在hdfs，元數據等可能存儲於mysql或者deby等
㈡ hive 的元數據存儲在 derby 和 mysql 中有什麼區別
Hive 的元數據存儲在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默認情況下，Hive元數據保存在內嵌的 Derby 資料庫中，只能允許一個會話連接，只適合簡單的測試。實際生產環境中不適用，為了支持多用戶回話，需要一個獨立的元資料庫，所以使用 MySQL。
總結：
1、Derby 只支持一個會話連接
2、 MySQL 支持多個會話連接，並且可以獨立部署
㈢ hive能存儲數據嗎
能，hive的存儲位置是HDFS
㈣ hive和mysql的區別是什麼
1、查詢語言不同：
hive是hql語言，mysql是sql語句；
2、數據存儲位置不同：
hive是把數據存儲在hdfs上，而mysql數據是存儲在自己的系統中；
3、數據格式不同：
hive數據格式可以用戶自定義，mysql有自己的系統定義格式；
4、數據更新不同：
hive不支持數據更新，只可以讀，不可以寫，而sql支持數據更新。
㈤ Hive 資料庫表的基本操作，必須掌握的基本功
說明：hive 的表存放位置模式是由 hive-site.xml 當中的一個屬性指定的，默認是存放在該配置文件設置的路徑下，也可在創建資料庫時單獨指定存儲路徑。
資料庫有一些描述性的屬性信息，可以在創建時添加：
查看資料庫的鍵值對信息
修改資料庫的鍵值對信息
與mysql查詢語句是一樣的語法
刪除一個空資料庫，如果資料庫下面有數據表，那麼就會報錯
強制刪除資料庫，包含資料庫下面的表一起刪除(請謹慎操作)
[]里的屬性為可選屬性，不是必須的，但是如果有可選屬性，會使 sql 語句的易讀性更好，更標准與規范。
例如：[comment '欄位注釋信息'][comment '表的描述信息']等，[external]屬性除外
1. CREATE TABLE
創建一個指定名字的表，如果相同名字的表已存在，則拋出異常提示：表已存在，使用時可以使用IF NOT EXISTS語句來忽略這個異常。
如果創建的表名已存在，則不會再創建，也不會拋出異常提示：表已存在。否則則自動創建該表。
2. EXTERNAL
顧名思義是外部的意思，此關鍵字在建表語句中讓使用者可以創建一個外部表，如果不加該關鍵字，則默認創建內部表。
外部表在創建時必須同時指定一個指向實際數據的路徑（LOCATION），Hive在創建內部表時，會將數據移動到數據倉庫指向的路徑；
若創建外部表，僅記錄數據所在的路徑，不對數據的位置作任何改變。
內部表在刪除後，其元數據和數據都會被一起刪除。
外部表在刪除後，只刪除其元數據，數據不會被刪除。
3. COMMENT
用於給表的各個欄位或整張表的內容作解釋說明的，便於他人理解其含義。
4. PARTITIONED BY
區分表是否是分區表的關鍵欄位，依據具體欄位名和類型來決定表的分區欄位。
5. CLUSTERED BY
依據column_name對表進行分桶，在 Hive 中對於每一張表或分區，Hive 可以通過分桶的方式將數據以更細粒度進行數據范圍劃分。Hive採用對列值哈希，然後除以桶的個數求余的方式決定該條記錄存放在哪個桶當中。
6. SORTED BY
指定表數據的排序欄位和排序規則，是正序還是倒序排列。
7. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
指定表存儲中列的分隔符，這里指定的是' '，也可以是其他分隔符。
8. STORED AS SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
指定表的存儲格式，如果文件數據是純文本格式，可以使用STORED AS TEXTFILE，如果數據需要壓縮，則可以使用STORED AS SEQUENCEFILE。
9. LOCATION
指定 Hive 表在 hdfs 里的存儲路徑，一般內部表（Managed Table）不需要自定義，使用配置文件中設置的路徑即可。
如果創建的是一張外部表，則需要單獨指定一個路徑。
1. 使用create table語句創建表
例子：
2. 使用create table ... as select...語句創建表
例子：
使用 create table ... as select ...語句來創建新表sub_student，此時sub_student 表的結構及表數據與 t_student 表一模一樣， 相當於直接將 t_student 的表結構和表數據復制一份到 sub_student 表。
注意：
(1). select 中選取的列名（如果是 * 則表示選取所有列名）會作為新表 sub_student 的列名。
(2). 該種創建表的方式會改變表的屬性以及結構，例如不能是外部表，只能是內部表，也不支持分區、分桶。
如果as select後的表是分區表，並且使用select *，則分區欄位在新表裡只是作為欄位存在，而不是作為分區欄位存在。
在使用該種方式創建時，create 與 table 之間不能加 external 關鍵字，即不能通過該種方式創建外部目標表，默認只支持創建內部目標表。
(3). 該種創建表的方式所創建的目標表存儲格式會變成默認的格式textfile。
3.使用like語句創建表
例子：
注意：
(1). 只是將 t_student 的表結構復制給 sub1_student 表。
(2). 並不復制 t_student 表的數據給 sub1_student 表。
(3). 目標表可以創建為外部表，即:
㈥ 資料庫裡面mysql和hive區別是什麼
1.查詢語言不同:hql/sql
2.數據存儲位置不同:hdfs/資料庫系統
3.數據格式:可自定義/資料庫系統定義格式
4.數據更新:Hive不支持數據更新/mysql支持數據更新update
㈦ Hive入門概述
1.1 什麼是Hive
Hive：由Facebook開源用於解決海量結構化日誌的數據統計。
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張表，並提供類SQL查詢功能。本質是：將HQL轉化成MapRece程序
Hive處理的數據存儲在HDFS
Hive分析數據底層的實現是MapRece
執行程序運行在Yarn上
1.2 Hive的優缺點
1.2.1 優點
操作介面採用類SQL語法，提供快速開發的能力（簡單、容易上手）。
避免了去寫MapRece，減少開發人員的學習成本。
Hive的執行延遲比較高，因此Hive常用於數據分析，對實時性要求不高的場合。
Hive優勢在於處理大數據，對於處理小數據沒有優勢，因為Hive的執行延遲比較高。
Hive支持用戶自定義函數，用戶可以根據自己的需求來實現自己的函數。
1.2.2 缺點
1．Hive的HQL表達能力有限
（1）迭代式演算法無法表達
（2）數據挖掘方面不擅長
2．Hive的效率比較低
（1）Hive自動生成的MapRece作業，通常情況下不夠智能化
（2）Hive調優比較困難，粒度較粗
1.3 Hive架構原理
1．用戶介面：Client
CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java訪問hive)、WEBUI（瀏覽器訪問hive）
2．元數據：Metastore
元數據包括：表名、表所屬的資料庫（默認是default）、表的擁有者、列/分區欄位、表的類型（是否是外部表）、表的數據所在目錄等；
默認存儲在自帶的derby資料庫中，推薦使用MySQL替代derby存儲Metastore
3．Hadoop
使用HDFS進行存儲，使用MapRece進行計算。
4．驅動器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：將SQL字元串轉換成抽象語法樹AST，這一步一般都用第三方工具庫完成，比如antlr；對AST進行語法分析，比如表是否存在、欄位是否存在、SQL語義是否有誤。
（2）編譯器（Physical Plan）：將AST編譯生成邏輯執行計劃。
（3）優化器（Query Optimizer）：對邏輯執行計劃進行優化。
（4）執行器（Execution）：把邏輯執行計劃轉換成可以運行的物理計劃。對於Hive來說，就是MR/Spark。
Hive通過給用戶提供的一系列交互介面，接收到用戶的指令(SQL)，使用自己的Driver，結合元數據(MetaStore)，將這些指令翻譯成MapRece，提交到Hadoop中執行，最後，將執行返回的結果輸出到用戶交互介面。
1.4 Hive和資料庫比較
由於 Hive 採用了類似SQL 的查詢語言 HQL(Hive Query Language)，因此很容易將 Hive 理解為資料庫。其實從結構上來看，Hive 和資料庫除了擁有類似的查詢語言，再無類似之處。本文將從多個方面來闡述 Hive 和資料庫的差異。資料庫可以用在 Online 的應用中，但是Hive 是為數據倉庫而設計的，清楚這一點，有助於從應用角度理解 Hive 的特性。
1.4.1 查詢語言
由於SQL被廣泛的應用在數據倉庫中，因此，專門針對Hive的特性設計了類SQL的查詢語言HQL。熟悉SQL開發的開發者可以很方便的使用Hive進行開發。
1.4.2 數據存儲位置
Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的數據都是存儲在 HDFS 中的。而資料庫則可以將數據保存在塊設備或者本地文件系統中。
1.4.3 數據更新
由於Hive是針對數據倉庫應用設計的，而數據倉庫的內容是讀多寫少的。因此，Hive中不建議對數據的改寫，所有的數據都是在載入的時候確定好的。而資料庫中的數據通常是需要經常進行修改的，因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加數據，使用 UPDATE … SET修改數據。
1.4.4 索引
Hive在載入數據的過程中不會對數據進行任何處理，甚至不會對數據進行掃描，因此也沒有對數據中的某些Key建立索引。Hive要訪問數據中滿足條件的特定值時，需要暴力掃描整個數據，因此訪問延遲較高。由於 MapRece 的引入， Hive 可以並行訪問數據，因此即使沒有索引，對於大數據量的訪問，Hive 仍然可以體現出優勢。資料庫中，通常會針對一個或者幾個列建立索引，因此對於少量的特定條件的數據的訪問，資料庫可以有很高的效率，較低的延遲。由於數據的訪問延遲較高，決定了 Hive 不適合在線數據查詢。
1.4.5 執行
Hive中大多數查詢的執行是通過 Hadoop 提供的 MapRece 來實現的。而資料庫通常有自己的執行引擎。
1.4.6 執行延遲
Hive 在查詢數據的時候，由於沒有索引，需要掃描整個表，因此延遲較高。另外一個導致 Hive 執行延遲高的因素是 MapRece框架。由於MapRece 本身具有較高的延遲，因此在利用MapRece 執行Hive查詢時，也會有較高的延遲。相對的，資料庫的執行延遲較低。當然，這個低是有條件的，即數據規模較小，當數據規模大到超過資料庫的處理能力的時候，Hive的並行計算顯然能體現出優勢。
1.4.7 可擴展性
由於Hive是建立在Hadoop之上的，因此Hive的可擴展性是和Hadoop的可擴展性是一致的（世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!，2009年的規模在4000 台節點左右）。而資料庫由於 ACID 語義的嚴格限制，擴展行非常有限。目前最先進的並行資料庫 Oracle 在理論上的擴展能力也只有100台左右。
1.4.8 數據規模
由於Hive建立在集群上並可以利用MapRece進行並行計算，因此可以支持很大規模的數據；對應的，資料庫可以支持的數據規模較小。