Was sind die Unterschiede zwischen Hive und MySQL?

Unterschiede: 1. Hive ist eine HQL-Sprache und MySQL ist eine SQL-Sprache; 2. Hive speichert Daten in HDFS, während MySQL sie in seinem eigenen System speichert; 3. Hive-Datenformat kann angepasst werden, MySQL jedoch nicht; unterstützt keine Datenaktualisierung, MySQL jedoch. 6. Die in Hive gespeicherte Datenmenge ist extrem groß, aber MySQL verfügt über eine geringe Speicherkapazität verwendet Mapreduce und MySQL ist ein Executor-Executor.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows7-System, MySQL8-Version, Dell G3-Computer.

Was ist MySQL?

MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem, das von der schwedischen Firma MySQL AB entwickelt wurde und ein Produkt von Oracle ist. MySQL ist eines der beliebtesten relationalen Datenbankverwaltungssysteme. In Bezug auf WEB-Anwendungen ist MySQL eine der besten RDBMS-Anwendungssoftware (Relational Database Management System).

MySQL ist ein relationales Datenbankverwaltungssystem. Eine relationale Datenbank speichert Daten in verschiedenen Tabellen, anstatt alle Daten in einem großen Lager abzulegen, was die Geschwindigkeit und Flexibilität erhöht.

Die von MySQL verwendete SQL-Sprache ist die am häufigsten verwendete standardisierte Sprache für den Zugriff auf Datenbanken. MySQL-Software verfolgt eine duale Lizenzpolitik und ist in eine Community-Version und eine kommerzielle Version unterteilt. Aufgrund seiner geringen Größe, hohen Geschwindigkeit und niedrigen Gesamtbetriebskosten, insbesondere Open Source, wird MySQL im Allgemeinen als Website für die Entwicklung kleiner und mittlerer Versionen ausgewählt und große Websites.

Was ist Hive? Hive ist ein auf Hadoop basierendes Data-Warehouse-Tool. Es wird zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten verwendet. Es ist ein Tool, das in Hadoop gespeicherte große Datenmengen speichern, abfragen und analysieren kann . Mechanismus. Das Hive-Data-Warehouse-Tool kann strukturierte Datendateien einer Datenbanktabelle zuordnen und bietet SQL-Abfragefunktionen, mit denen SQL-Anweisungen zur Ausführung in MapReduce-Aufgaben umgewandelt werden können. Der Vorteil von Hive besteht darin, dass es geringe Lernkosten hat und durch ähnliche SQL-Anweisungen schnelle MapReduce-Statistiken erzielen kann, wodurch MapReduce einfacher wird, ohne dass eine spezielle MapReduce-Anwendung entwickelt werden muss. Hive eignet sich sehr gut für die statistische Analyse von Data Warehouses.

Der Unterschied zwischen Hive und MySQL

1. Verschiedene Abfragesprachen: Hive verwendet eine SQL-ähnliche Abfragesprache HQL (Hive-Abfragesprache), während MySQL die SQL-Sprache verwendet.

2. Der Speicherort der Daten ist unterschiedlich:

Hive speichert Daten in HDFS, während MySQL-Daten in einem eigenen System gespeichert werden

3. Datenformat:

Hive-Datenformat kann vom Benutzer angepasst werden, MySQL verfügt über ein eigenes System Definitionsformat

4. Datenaktualisierung:

hive unterstützt keine Datenaktualisierung, es kann nur gelesen und nicht geschrieben werden

5. Index:

hive hat keinen Index Beim Abfragen von Daten muss Mapreduce alle Daten heftig abfragen, was auch dazu führt, dass Hive Daten sehr langsam abfragt, während MySQL Indizes hat:

Hive speichert eine sehr große Datenmenge, während MySQL nur sehr langsam ist speichert eine kleine Menge Geschäftsdaten

7. Das zugrunde liegende Ausführungsprinzip:

hive verwendet unten Mapreduce und MySQL ist der Executor-Executor

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