1、Hive的安装模式主要有三种：本地模式（Local Mode），伪分布式模式（Pseudo-Distributed Mode）和完全分布式模式（Fully-Distributed Mode）。 本地模式（Local Mode）：在本地模式中，Hive运行在单个机器的本地文件系统中，这通常用于开发和测试。
2、Hive on Spark通常采用YARN的client模式，即Spark运行时通过YARN的Client库与YARN服务交互。在client模式下，Driver进程在客户端直接与YARN协调，这样可以避免数据跨网络传输，提高效率。然而，这也意味着客户端需要有足够的资源来运行Driver，如果资源不足，可能会影响性能。
3、用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 Cli，Cli 启动的时候，会同时启动一个 hive 副本。Client 是 hive 的客户端，用户连接至 hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 hive Server 所在节点，并且在该节点启动 hive Server。 WUI 是通过浏览器访问 hive。
4、Hive的架构允许其在多种环境中运行，包括单机模式和分布式模式。然而，Impala作为一个实时查询引擎，通常设计为运行在分布式环境中，每个Impala守护进程负责处理部分数据查询任务。这种设计使得Impala在处理大规模数据集时表现出更高的性能。
5、主要分为以下几个部分：用户接口用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是 CLI，Cli 启动的时候，会同时启动一个 Hive 副本。Client 是 Hive 的客户端，用户连接至 Hive Server。在启动 Client 模式的时候，需要指出 Hive Server 所在节点，并且在该节点启动 Hive Server。
6、在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。
1、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。
2、数据存储方式不同：Hive通常运行在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，数据存储以文件形式分布在多个计算节点上，可以处理PB级别的数据；而MySQL则是存储在本地磁盘上，适合处理GB或TB级别的数据。
3、hive工作时，数据是存储在mysql还是hdfshive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。
4、Hive 的数据存储方式相对灵活，不依赖于特定的格式或索引结构。创建表时，用户只需指定列的分隔符和行分隔符，Hive 自动解析数据。数据主要存储在分布式文件系统 HDFS 中，Hive 的数据模型包括 Table、External Table、Partition 和 Bucket。
5、数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。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。
6、Hive的设计初衷是为大数据管理提供便利，利用SQL简化Hadoop操作，适用于离线分析。Hive在Facebook的社交网络数据处理中起着关键作用，它建立在Hadoop之上，数据存储在HDFS，计算任务通过MapReduce完成。Hive架构图清晰展示了各个组件的协作方式，包括用户接口、元数据存储和执行过程。
设计目标不同：Hive是Apache基金会的开源项目，主要用于大数据的查询与分析，它提供的是一种类SQL的查询语言——HiveQL，使得熟悉SQL的用户可以快速上手；而MySQL则是一种关系型数据库管理系统，主要用于存储、处理以及检索数据。
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。
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。Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。
一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。实际生产环境中不适用，为了支持多用户回话，需要一个独立的元数据库，所以使用 MySQL。
hive和mysql的区别是什么？当然不是，hive支持jdbc和odbc数据源连接，可以连接很多种数据库，mysql、oracle等等等等，它自己的metastore用的就是derbyDB。首选在编译安装MySQL的时候指定两个参数使用utf8编码。次选在配置文件my.cnf或my.ini设定两个参数，同时设置init_connect参数。
Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。从架构图当中，可看出Hive并没有完成数据的存储和处理，它是由HDFS完成数据存储，MR完成数据处理，其只是提供了用户查询语言的能力。Hive支持类sql语言，这种SQL称为Hivesql。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive的背景和基本概念 Hive是Apache的一个开源项目，建立在Hadoop之上。它提供了一种类似SQL的查询语言——Hive QL（HQL），使得非程序员也能轻松进行大数据查询和分析。
Hive是一种用来处理大规模数据的数据仓库工具，是基于Hadoop的一个数据仓库软件，主要用于数据的存储和分析。而Hive内核则是其核心部分，也是其重要组成部分，其主要功能是实现将Hive的高层语言转化为底层Hadoop MapReduce程序，并协调Hadoop集群中的底层运算。Hive内核的主要特点是高效性和可扩展性。
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。
Pig是一种数据流语言和运行环境，用于检索非常大的数据集。为大型数据集的处理提供了一个更高层次的抽象。Pig包括两部分：一是用于描述数据流的语言，称为Pig Latin；二是用于运行Pig Latin程序的执行环境。
Hive 是一个基于 Hadoop 的强大数据仓库框架，它专为大规模数据处理和分析而设计。通过集成的工具，Hive 提供了数据提取、转化和加载（ETL）的功能，使得存储在 Hadoop 中的海量数据能够被有效地管理和查询。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。概述 Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。
Hive 的元数据存储在RDBMS中，一般常用 MySQL 和 Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的 Derby 数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。
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。
Table 类似于数据库中的表，每个 Table 有对应的目录存储数据，如表名为 pvs，其数据存储在 HDFS 的路径 /wh/pvs，其中的 wh 是由 hive-site.xml 中的 ${hive.metastore.warehouse.dir} 指定的数据仓库目录。
数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。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。
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。
关于Hive与传统数据仓库的对比，以下描述错误的是（）A.Hive元数据存储独立于数据存储之外，从而解耦合元数据和数据，灵活性高，而传统数据仓库数据应用单一，灵活性低。B.由于Hive基于大数据平台，所以查询效率比传统数据仓库快。
1、首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由地组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，它就可以解析数据了。其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含4种数据模型：Table、External Table、Partition、Bucket。
2、在Hive中，表的基本操作包括创建、拷贝、查看结构、删除、修改以及数据的导入导出。首先，创建表使用create table语句，可以指定存储位置、格式等，如`CREATE TABLE pokes （foo INT， bar STRING）`，默认信息可以省略。
3、Hive中的数据库相当于表的目录或命名空间，主要用于组织和管理表。数据库名和位置目录不可修改，但可以修改dbproperties。创建表时需遵循SQL语法，但HiveQL提供扩展，如指定存储位置和格式。表的初始类型为内部表，删除时会移除数据。外部表创建时可指定路径，删除仅移除元数据，数据保存不变。
4、在表的管理方面，Hive区分了内部表（管理表）和外部表，前者会在删除时自动删除数据，而后者仅删除元数据。你可以根据需要创建普通表、根据查询结果建表，甚至在查询结果上执行INSERT操作，包括追加数据和覆盖数据。