Hive架构架构原理：
1.4.1 查询语言
由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的
查询语言 HQL。熟悉 SQL 开发的开发者可以很方便的使用 Hive 进行开发。
1.4.2 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
可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。
1.4.3 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
中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。而数据库中的数据通常是
需 要 经 常 进 行 修 改 的 ， 因 此 可 以 使 用 INSERT INTO … VALUES 添 加 数 据 ， 使
用 UPDATE … SET 修改数据。
1.4.4 索引
Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此
也没有对数据中的某些 Key 建立索引。Hive 要访问数据中满足条件的特定值时，需要暴力
扫描整个数据，因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入， Hive 可以并行访问数据，因
此即使没有索引，对于大数据量的访问，Hive 仍然可以体现出优势。数据库中，通常会针
对一个或者几个列建立索引，因此对于少量的特定条件的数据的访问，数据库可以有很高的
效率，较低的延迟。由于数据的访问延迟较高，决定了 Hive 不适合在线数据查询。
1.4.5 执行
Hive 中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的。而数据库通常
有自己的执行引擎。
1.4.6 执行延迟
Hive 在查询数据的时候，由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个
导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce 框架。由于 MapReduce 本身具有较高的延迟，
因此在利用 MapReduce 执行 Hive 查询时，也会有较高的延迟。相对的，数据库的执行延迟
较低。当然，这个低是有条件的，即数据规模较小，当数据规模大到超过数据库的处理能力
的时候，Hive 的并行计算显然能体现出优势。 尚硅谷大数据技术之 Hive
1.4.7 可扩展性
由于 Hive 是建立在 Hadoop 之上的，因此 Hive 的可扩展性是和 Hadoop 的可扩展性是
一致的（世界上最大的 Hadoop 集群在 Yahoo!，2009 年的规模在 4000 台节点左右）。而数
据库由于 ACID 语义的严格限制，扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理
论上的扩展能力也只有 100 台左右。
1.4.8 数据规模
由于 Hive 建立在集群上并可以利用 MapReduce 进行并行计算，因此可以支持很大规模
的数据；对应的，数据库可以支持的数据规模较小