本篇文章给大家谈谈hive数据库，以及hive数据库创建表对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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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）。
hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。
Hive元数据库是用来做什么的,存储哪些信息
本质上只是用来存储hive中有哪些数据库，哪些表，表的模式，目录，分区，索引以及命名空间。为数据库创建的目录一般在hive数据仓库目录下。
是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。
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。
此外，hive也支持熟悉map-reduce的开发者使用map-reduce程序对数据做更加复杂的分析。hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。
hvie与关系型数据库有什么区别
数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。
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。和单机的MySQL，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，只是查询速度比较慢。
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。
其实没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库一样进行实时的CURD操作。是一次写入多次读取的操作，可以看成是ETL工具。
在使用层面上来看，hive在使用上更像数据库，它提供非常丰富的系统函数，各种数据的操作，hbase在这方面就不太像一般的关系型数据库，它还是一个key-val的NoSQL，这方面的操作支持很有限，impala在这方面也是比较弱。
数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
关于hive数据库和hive数据库创建表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。
