Hive 与关系数据库的区别
Hive 在很多方面与传统关系数据库类似（例如支持 SQL 接口），但是其底层对 HDFS 和 MapReduce 的依赖意味着它的体系结构有别于传统关系数据库，而这些区别又影响着 Hive 所支持的特性，进而影响着 Hive 的使用。
简单区别如下：
- 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差很多。
Hive应用场景
大数据集的批处理作业，例如网络日志分析。
Hive 的数据存储
Hive 的存储是建立在 Hadoop 文件系统之上的。Hive 本身没有专门的数据存储格式，也不能为数据建立索引，因此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 数据中的列分隔符就可以解析数据了。
四种数据模型
表（Table）、外部表（External Table）、分区（Partition）以及桶（Bucket）
Hive 的表和数据库中的表在概念上没有什么本质区别，在 Hive 中每个表都有一个对应的存储目录。而外部表指向已经在 HDFS 中存在的数据，也可以创建分区。Hive 中的每个分区都对应数据库中相应分区列的一个索引，但是其对分区的组织方式和传统关系数据库不同。桶在指定列进行 Hash 计算时，会根据哈希值切分数据，使每个桶对应一个文件。
Hive运行模式
- 内嵌模式：
将元数据保存在本地内嵌的 Derby 数据库中，这是使用 Hive 最简单的方式。但是这种方式缺点也比较明显，因为一个内嵌的 Derby 数据库每次只能访问一个数据文件，这也就意味着它不支持多会话连接。
- 本地模式
这种模式是将元数据保存在本地独立的数据库中（一般是 MySQL），这就可以支持多会话和多用户连接了。
- 远程模式：
此模式应用于 Hive 客户端较多的情况。把 MySQL 数据库独立出来，将元数据保存在远端独立的 MySQL 服务中，避免了在每个客户端都安装 MySQL 服务从而造成冗余浪费的情况。
