hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
hive工作时，数据是存储在mysql还是hdfshive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
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。
在数据存储位置上，Hive的数据被保存在HDFS中，而数据库的数据则存储在块设备或本地文件系统中。在数据更新方面，Hive不支持对数据的修改，而数据库中的数据则经常需要被修改。Hive的执行延迟较高，数据库的执行延迟较低，但数据库的处理能力有限时，Hive的并行计算则显示出优势。
Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。在Hive中，数据被存储在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）中，而Hive则提供了对数据进行查询、摘要和分析的接口。
指定数据存放位置，如果没有指定，就会在hdfs的默认位置建立表文件。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。
首先，location 必须是明确的，hive 的一张表对应了hdfs 上面的一个目录，不能模糊匹配。至于你的需求可以创建一个表，比如location 为/home/a/ 此时a目录下的b目录可以当做表的一个分区，使用add partition 添加就可以。同样的无论a下面有多少目录都可以以添加分区的方式加入表中。
存储路径上，内部表创建时默认存放在Hive的仓库目录，而外部表可以通过location指定存放路径，或者默认在仓库目录下。但两者都允许使用location来调整数据存放位置。结构和分区的变更影响也不同：内部表的更改会自动反映在元数据中；外部表则需要手动使用msck repair table命令来修复。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。
Hive是Facebook开发的基于Hadoop的数据库工具，主要用于数据统计分析。它能够将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供类SQL查询功能，方便用户操作数据。Hive并不存储数据，而是依赖于HDFS获取数据，并通过MapReduce执行查询。
Hive是一种数据仓库软件。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了数据摘要、查询和分析的能力。Hive的核心是一个SQL查询引擎，允许数据开发者将结构化的数据文件映射成数据库中的表，进而进行数据查询操作。
Hive的意思 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据集的开源软件平台。Hive定义了简单的SQL查询语言，称为HiveQL，使得数据开发者能够编写SQL查询来访问存储在Hadoop分布式文件系统上的数据。
hive和mysql的区别：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。
Hive和MySQL在数据规模及用途上存在差异。Hive主要处理大规模的数据集，尤其是在大数据环境下，常用于数据仓库和数据湖的场景，适合进行离线数据分析。而MySQL是一个传统的关系型数据库管理系统，处理的数据规模相对较小，适用于实时交易处理和事务管理等场景。
查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
hivesql和mysql区别如下：Hive采用了类SQL的查询语言HQL（hivequerylanguage）。除了HQL之外，其余无任何相似的地方。Hive是为了数据仓库设计的。
全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。HBase是非关系型数据库（KV型），对key做索引，查询速度非常快（相比较Hive），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。