今天给各位分享hive有几种存储方式的知识，其中也会对hive的存储结构进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs
- 2、hive和mysql的区别
- 3、hive表的类型有哪些
- 4、hive和mysql的区别是什么?
- 5、大数据Hive仓库是什么?
- 6、Hive基础之Hive是什么以及Hive使用场景
hive工作时,数据是存储在mysql还是hdfs
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。
首先，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。第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。
首先，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。
元数据存储Hive 将元数据存储在数据库中，如 mysql、derby。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。解释器、编译器、优化器、执行器解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。
hive和mysql的区别
1、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。
2、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。
3、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。hive和mysql的区别是什么？当然不是，hive支持jdbc和odbc数据源连接，可以连接很多种数据库，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。
4、即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。
5、这一步最主要的细节是将mysql库的所有binlog数据全部打入一个kafka topic，格式使用json。格式如下：这一步的主要的细节在于写入到hdfs的结构，以及为什么不直接写入hive。不写入到hive表的原因在于，binlog的数据结构是不固定的，而hive的结构相对是比较固定的。
hive表的类型有哪些
BIGINT– 长整型，占用8个字节，存储范围-2^63到2^63-1。布尔型 BOOLEAN — TRUE/FALSE 浮点型 FLOAT– 单精度浮点数。DOUBLE– 双精度浮点数。字符串型 STRING– 不设定长度。Structs：一组由任意数据类型组成的结构。
首先，我们需要理解Hive的内外表的基本概念。在Hive中，内部表（Internal Table）和外部表（External Table）是两种主要类型的表。内部表的数据存储在Hive的默认文件系统中的特定位置，而外部表的数据则存储在Hive文件系统之外的位置，Hive只是记录了数据的位置，并不会移动或更改这些数据。
上表我们看到hive不支持日期类型，在hive里日期都是用字符串来表示的，而常用的日期格式转化操作则是通过自定义函数进行操作。 hive是用Java开发的，hive里的基本数据类型和java的基本数据类型也是一一对应的，除了string类型。
由于mysql定义表结构的时候会定义字段长度值，当hive中数据的int、double、String长度大于mysql表定义的长度会出现mysql字段定义的数据长度太多而出现异常。 int、double空数据异常。hive中int、double的空字符是有以上三种情况，会导致空值存储到mysql时出现类型不匹配而出现异常。
在Hive的架构中，还包括Metastore和Hive Server。Metastore维护着关于表、分区和表的元数据信息（如字段名称、类型、分区信息等），而Hive Server则负责进程间通信。数据类型 Hive支持大多数SQL标准数据类型，例如字符串、整型、浮点型等。此外，Hive还有一些自定义的数据类型如ARRAY、MAP和STRUCT。
hive和mysql的区别是什么?
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。
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。
hive和mysql的区别是什么？当然不是，hive支持jdbc和odbc数据源连接，可以连接很多种数据库，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。首选在编译安装MySQL的时候指定两个参数使用utf8编码。次选在配置文件my.cnf或my.ini设定两个参数，同时设置init_connect参数。
大数据Hive仓库是什么?
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。
该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。Hive让开发人员能够轻松地处理和分析大数据集，使用Hive可以在不了解MapReduce细节的情况下，开发基Hadoop的大规模数据处理应用程序。
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL，这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
介绍 Apache Hive 是一种基于 Hadoop 生态系统的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，用于执行数据查询和分析任务。Hive 被广泛用于数据仓库、ETL（Extract， Transform， Load）和数据分析等场景。
Hive基础之Hive是什么以及Hive使用场景
在实际应用中，Hive常常被用于数据仓库和数据挖掘等场景。例如，一家公司可能需要分析大量的用户数据来了解用户的行为习惯，以便更好的制定营销策略。在这种情况下，Hive就可以用来存储和处理这些数据，然后通过HQL进行查询和分析。
Apache Hive 是一种基于 Hadoop 生态系统的数据仓库工具，用于管理和查询大规模数据集。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，用于执行数据查询和分析任务。Hive 被广泛用于数据仓库、ETL（Extract， Transform， Load）和数据分析等场景。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个数据存储环境，用于存储、查询和分析大规模数据。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以理解为是一个数据缓存层，用于提高查询效率，其核心是数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML）。
关于hive有几种存储方式和hive的存储结构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
