有Mysql数据库的情况下为什么要用Hive?
最近接到公司的一个需求,要求使用Hive做数据查询。当时第一反应就是What?Hive是什么鬼?一脸懵逼状。(请原谅一个刚开始实习的Java实习生见识短浅)然后发现了hive的一些问题。下面简单介绍一下Hive。
网上对于hive与mysql的区别的文章也不是很多。so只能问问公司大牛们,看看他们是怎样理解的。
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。
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。
一、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库平台。通过hive,我们可以方便地进行ETL的工作。hive定义了一个类似于SQL的查询语言:HQL,能 够将用户编写的QL转化为相应的Mapreduce程序基于Hadoop执行。
Hive是Facebook 2008年8月刚开源的一个数据仓库框架,其系统目标与 Pig 有相似之处,但它有一些Pig目前还不支持的机制,比如:更丰富的类型系统、更类似SQL的查询语言、Table/Partition元数据的持久化等。
Hive 可以看成是从SQL到Map-Reduce的 映射器
Hive的数据放在哪儿?
数据在HDFS的warehouse目录下,一个表对应一个子目录。
本地的/tmp目录存放日志和执行计划
hive的表分为两种,内表和外表。
Hive 创建内部表时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若创建外部表,仅记录数据所在的路径,不对数据的位置做任何改变。
在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除, 而外部表只删除元数据,不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据。
使用Mysql作为Hive metaStore的存储数据库
其中主要涉及到的表如下:
但是对于一个菜鸟来说,看完这些还是有点云里雾里。
下面来看他们的异同。
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。
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(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。
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。
看了这些,我说为什么hive查询数据怎么这么慢呢。
最后再来一下数据库和数据仓储的区别。
数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。
数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计,它的两个基本的元素是维表和事实表。(维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID)
12345
以上文章部分内容来自与网络。
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
首次加入云栖大会的Flink专场,究竟都讲了啥?
导读:9月19日,云栖大会的Flink分论坛,在杭州正式开幕。今天是云栖大会的第一天,据悉,这也是云栖大会首次加入Flink的论坛,足见阿里对于Flink前景的看好与重视。本次Flink分论坛,除了阿里巴巴的嘉宾外,论坛也邀请了Data Artisans的联合创始人,Flink的开创者和发扬者同台,共话Flink的前世今生。 做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算,而提到实时流计算,就不得不提 Spark 和 Flink。作为一款为分布式、高性能、高可用、高精确的数据流应用而生的开源流式处理框架—— Flink ,2016 年左右开始进入大众的视野并逐渐广为人知。 Flink 凭借更优的流处理引擎,同时也支持各种处理场景,成为现如今如今正流行的的 Spark 最有力的挑战者。而今天演讲的会场上,多位嘉宾直接以
- 下一篇
SpringBoot+kafka+ELK分布式日志收集
一、背景 随着业务复杂度的提升以及微服务的兴起,传统单一项目会被按照业务规则进行垂直拆分,另外为了防止单点故障我们也会将重要的服务模块进行集群部署,通过负载均衡进行服务的调用。那么随着节点的增多,各个服务的日志也会散落在各个服务器上。这对于我们进行日志分析带来了巨大的挑战,总不能一台一台的登录去下载日志吧。那么我们需要一种收集日志的工具将散落在各个服务器节点上的日志收集起来,进行统一的查询及管理统计。那么ELK就可以做到这一点。 ELK是ElasticSearch+Logstash+Kibana的简称,在这里我分别对如上几个组件做个简单的介绍: 1.1、ElasticSearch(简称ES) Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速、实时地存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术,为具有复杂搜索特性和需求的应用程序提供动力。我们可以借助如ElasticSearch完成诸如搜索,日志收集,反向搜索,智能分析等功能。ES设计的目标: 快速实时搜索 Elasticsearch是一个实时搜索平台。这意味着,从索引文档到可搜索文档,存在轻微的延迟...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- SpringBoot2初体验,简单认识spring boot2并且搭建基础工程
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- Red5直播服务器,属于Java语言的直播服务器
- CentOS8安装MyCat,轻松搞定数据库的读写分离、垂直分库、水平分库
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题