¿Cuál es la diferencia entre Hive y MySQL?

Se prefiere especificar dos parámetros y utilizar la codificación utf8 al compilar e instalar MySQL. La segunda opción es establecer dos parámetros en el archivo de configuración my.cnf o my.ini y configurar el parámetro init_connect al mismo tiempo. En tercer lugar, establezca dos parámetros en el archivo de configuración my.cnf o my.ini y especifique el comando setnames para la conexión del cliente.

Los metadatos de Hive se almacenan en RDBMS y se utilizan comúnmente MySQL y Derby. De forma predeterminada, los metadatos de Hive se almacenan en una base de datos Derby integrada, que solo permite una conexión de sesión y solo es adecuada para pruebas simples.

Es un escenario de aplicación completamente diferente, es mucho más rápido que Hive. HBase es una base de datos no relacional (tipo KV) que indexa claves y tiene una velocidad de consulta muy rápida (en comparación con Hive) y es adecuada para consultas en tiempo real, mientras que Hive es una estructura de datos relacional y es adecuada para análisis de datos posteriores.

Hive tiene muchas similitudes con las bases de datos relacionales tradicionales, como la compatibilidad con SQL.

Hive generalmente solo se usa para consultas y análisis de estadísticas, y no se puede usar para operaciones CUD comunes. Debe saber que HIVE necesita sincronizarse desde la base de datos o el registro existente y finalmente ingresarlo en el sistema de archivos hdfs. Actualmente, la sincronización incremental en tiempo real es bastante difícil. Tiene escenarios de aplicación completamente diferentes a los de MySQL y Oracle.

Hadoop es un marco de procesamiento de software distribuido, hive es un almacén de datos que proporciona funciones de consulta y los hdf subyacentes de hadoop proporcionan almacenamiento de datos para hive. Hive analiza el SQL enviado por el usuario en tareas de reducción de mapas para que Hadoop lo ejecute directamente, combinando las ventajas de ambos para tomar decisiones sobre datos.