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数据库里面mysql和hive区别是什么?
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。
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。
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。
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。
这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。
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。
大数据查询分析技术有哪些?
1、数据存储：Hadoop是一个开源框架，专注于离线和大规模数据分析，以HDFS为存储引擎。HBase是一个分布式的列式数据库。Yarn作为Hadoop的资源管理器，提供统一的资源管理和调度。 数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，处理大规模数据集的并行计算。
2、数据处理和分析技术：包括机器学习、数据挖掘、统计分析等技术，用于从大数据中挖掘出有价值的信息和知识。这些技术可以帮助分析人员识别出数据中的模式、趋势和异常，以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。可视化技术：大数据分析结果需要进行可视化展示，以便决策者能够更直观地了解数据的含义和趋势。
3、Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
4、数据分析技术：大数据分析使用各种技术和算法来发现数据中的模式、关联和趋势。常用的技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、图像处理和时间序列分析等。这些技术能够从大规模数据中提取有意义的信息，并生成预测、分类、聚类、推荐等结果。
5、交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
在hive数据库中怎么查看表结构(hive查看数据库中的表)
查看表结构信息如下 descformattedtable_name；desctable_name。电脑常见问题 主板不启动，开机无显示，有显卡报警声。故障原因：一般是显卡松动或显卡损坏。处理办法：打开机箱，把显卡重新插好即可。
进入hive之后一一般默认的数据库都是default。如果你切换数据库的话所建的表都会是在default数据库里面。4 创建数据库的语法是：create database database_name；非常简单的，其实hive跟mysql的语法还是比较相似的。
hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。国内最常用的是一款基于Hadoop的开源数据仓库，名为 Hive ，它可以对存储在 HDFS 的文件数据进行 查询、分析 。Hive对外可以提供HiveQL，这是类似于SQL语言的一种查询语言。
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