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hive支持以下哪些sql特性
它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。HIVE不适合用于联机online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
在Hive SQL的世界里，内置的函数犹如瑞士军刀，功能强大且多样化。它们涵盖了数 算、日期处理、集合操作、类型转换，以及字符串和文本操作，为数据分析和数据转换提供了强大的工具。以下是Hive中一些关键函数的概览，带你深入了解它们的强大功能。
Hive 的设计特点如下。● 支持索引，加快数据查询。● 不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase 中的文件。● 将元数据保存在关系数据库中，大大减少了在查询过程中执行语义检查的时间。● 可以直接使用存储在Hadoop 文件系统中的数据。
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。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。数据规模：Hive存储的数据量超级大，而MySQL只是存储一些少量的业务数据。
Hive的查询语言被称为HiveQL，它是类似于SQL的查询语言，支持大多数SQL标准的查询语句。HiveQL还支持自定义函数和用户定义聚合函数，这有助于进行高级数据处理。Hive与Hadoop生态系统 Hive紧密集成了Hadoop的生态系统，可以轻松地将其与其他工具集成使用。
hive底层依赖hadoop中的哪些框架
Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL。
Hive是一个强大的数据处理框架，其体系结构主要分为用户接口、元数据存储、解释器、编译器、优化器、执行器以及与Hadoop的集成等部分。首先，用户与Hive的交互主要通过三个接口：Command Line Interface (CLI)，Client，以及Web User Interface (WUI)。其中，CLI是最常用的，启动时会启动一个Hive副本。
hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
Hive(五)DML数据操作
1、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的主要目标是提供一种方式来方便地存储和处理结构化和半结构化的数据，用户可以通过SQL语句对数据进行查询和处理。
2、这套SQL简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。
3、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。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。
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