1、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。
2、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。
3、Hive的意思是一种数据仓库基础架构。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它允许数据开发者将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。Hive的主要目的是为大数据提供查询和分析的能力。它允许开发者将复杂的数据处理任务分解为简单的SQL查询，降低了开发复杂性。
4、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。
1、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。
2、Hive的意思是一种数据仓库基础架构。Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构，它允许数据开发者将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。Hive的主要目的是为大数据提供查询和分析的能力。它允许开发者将复杂的数据处理任务分解为简单的SQL查询，降低了开发复杂性。
3、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。
4、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。
5、Hive是一种开源的数据仓库系统，最初由Facebook开发。Hive是建立在Hadoop之上的，对于大数据的处理有着非常良好的支持。通过使用Hive，用户可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并进行处理、查询和分析。这样，就大大简化了数据分析的过程。
1、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。
2、Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。
3、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。
4、Hive的架构与数据库存在显著差异。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。
5、数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。
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。
Hive和MySQL是两种不同的数据存储和分析工具，它们之间的主要区别在于设计哲学、数据存储位置、数据格式、查询语言、数据更新、索引、数据规模、底层执行原理以及应用场景。查询语言：Hive采用类SQL的查询语言HQL（Hive Query Language），而MySQL采用标准的SQL语言。
Hive的静态分区与动态分区详解Hive的数据存储采用分区机制，通过列值目录化数据，提高查询效率。主要分为静态分区和动态分区两种类型。静态分区的特点是分区数量和值是固定的，例如日志数据按日期划分，写入前就确定了分区。
、动态分区和静态分区的区别，静态分区不管有没有数据都将会创建该分区，动态分区是有结果集将创建，否则不创建。（3）、hive动态分区的严格模式和hive提供的hive.mapred.mode的严格模式。
分区表的加载方式分为静态分区和动态分区。静态分区是指在加载数据时，分区字段的值是用户手动指定的，而动态分区则是基于查询结果自动推断分区名称。
Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具；Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
参数设置方式分为静态分区和动态分区两种，静态分区由用户手动指定固定值，而动态分区则根据数据内容自动生成，例如按时间划分。
Hive中的静态分区、动态分区和混合分区分别表示导入数据时的不同分区策略。Map Join在Map阶段进行表连接，减少Shuffle阶段的数据传输。Bucket Map Join在小表无法完全放入内存时，通过哈希计算实现高效Map Join。SMB Join针对大数据量的Map Join操作，通过有序bucket实现高效join。
1、Hive元数据管理的核心在于元数据服务（Metastore）。元数据包括数据库、表、表字段等信息，用于描述表与文件、列与字段之间的对应关系。元数据存储在关系型数据库中，如Hive内置的Derby或第三方的MySQL等。
2、Hive维护一套元数据，支持通过HQL查询时将HQL翻译为MapReduce执行。本文详解Hive元数据中关键表结构及其用途，以Hive 0.13为例。版本表（VERSION）该表记录Hive版本信息，包含版本ID、版本号和版本说明，确保系统正确初始化。
3、Hive维护元数据以支持HQL查询，元数据包含重要表结构如下，以Hive0.13为例。 VERSION表 - 存储Hive版本信息，包括版本ID、版本号和版本说明。 DBS表 - 保存数据库基本信息，包含数据库ID、描述、HDFS路径、名称和所有者信息。 DATABASE_PARAMS表 - 存储数据库相关参数，通过与DBS表关联。
4、获取HMS元数据的主要方案有三种。首先，执行Hive SQL命令，并基于其返回结果解析元数据。此方案适用于对特定查询结果的元数据进行获取。Hive SQL命令提供直接访问元数据的能力，方便快捷。其次，查询Hive库对应的HDFS目录结构信息，并基于这些信息解析元数据。
5、首先，执行HIVE SQL命令并基于返回结果解析获取HMS元数据。
6、Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。