想学习大数据的朋友们，福利来了，千锋讲师不定期分享大数据工程师培训课上的相关技术知识，感兴趣的可以直接借读阅览，增加自己大数据技术方面的知识，丰富自己的阅历。今天千锋大数据工程师培训的讲师给大家带来的是大数据核心技术Hadoop的一个重要的数据仓库工具——hive。

　　首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性：

　　1、hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通 过类SQL语句迅速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

　　2、Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，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 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

　　要理解hive，必须先理解hadoop和mapreduce，如果有不熟悉的童鞋，可以百度一下。

　　使用hive的命令行接口，感觉很像操作关系数据库，但是hive和关系数据库还是有很大的不同，下面我就比较下hive与关系数据库的区别，具体如下：

　　hive和关系数据库存储文件的系统不同，hive使用的是hadoop的HDFS(hadoop的分布式文件系统)，关系数据库则是服务器本地的文件系统;

　　hive使用的计算模型是mapreduce，而关系数据库则是自己设计的计算模型;

　　关系数据库都是为实时查询的业务进行设计的，而hive则是为海量数据做数据挖掘设计的，实时性很差;实时性的区别导致hive的应用场景和关系数据库有很大的不同;

　　Hive很容易扩展自己的存储能力和计算能力，这个是继承hadoop的，而关系数据库在这个方面要比数据库差很多。

　　以上都是从宏观的角度比较hive和关系数据库的区别，今天就先分享到这。