1、Hive主要用于解决大数据存储和复杂数据分析查询问题。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以存储、查询和分析大规模的数据集。它能够处理结构化和半结构化的数据，使得数据分析师和数据科学家能够轻松地探索和分析数据。
2、Hive主要用于解决大规模数据集上的批量数据查询和分析问题。在大数据领域，Hive提供了一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，使得用户能够使用类SQL的查询语言HiveQL（Hive Query Language）来对数据进行查询和分析。
3、Hive是一个用于处理大数据的平台，建立在Hadoop之上。它为大数据提供了类似于传统数据库的结构化查询功能。通过Hive，开发者可以将大规模的数据集进行存储、查询和分析。Hive的主要功能包括数据存储管理、数据查询、数据汇总等。此外，Hive还提供了索引功能，以提高数据查询的效率。
4、差异一：架构和编程模型 Pig是一个基于过程的语言，具有强大的数据流编程模型。它允许用户编写一种类似于SQL的脚本语言来处理数据流，这些脚本易于编写和理解。而Hive则建立在Hadoop之上，提供了一个更为面向SQL的查询接口——HiveQL，它允许数据开发者使用SQL进行数据查询和分析。
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。
1、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。
2、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。
3、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，并提供简单的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语句快速实现简单的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。
4、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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5、Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，可以存储、查询和分析大规模的数据集。它能够处理结构化和半结构化的数据，使得数据分析师和数据科学家能够轻松地探索和分析数据。
6、hive是hadoop的延申。hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
1、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。
2、区别一：数据规模与用途 Hive和MySQL在数据规模及用途上存在差异。Hive主要处理大规模的数据集，尤其是在大数据环境下，常用于数据仓库和数据湖的场景，适合进行离线数据分析。而MySQL是一个传统的关系型数据库管理系统，处理的数据规模相对较小，适用于实时交易处理和事务管理等场景。
3、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。
4、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的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。
5、hive sql和mysql区别如下：Hive采用了类SQL的查询语言HQL（hive query language）。除了HQL之外，其余无任何相似的地方。Hive是为了数据仓库设计的。
1、hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 这四种存储格式，其中sequencefile很少使用，常见的主要就是orc和parquet这两种，往往也搭配着压缩方式合理使用。
2、Parquet文件是以二进制方式存储的，不能直接读取的，文件中包括实际数据和元数据，Parquet格式文件是自解析的。
3、Hive压缩技术主要通过调整配置文件实现。在Hive版本1中，map端默认已启用压缩，采用snappy算法。此算法相较于默认的ZLIB（类似bzip2）压缩，能够更有效地减小数据体积。进行压缩测试时，使用Orc文件格式。对比压缩与非压缩情况，发现压缩后的数据存储空间减少约20%。
4、ORC，Hive的专属列存格式，支持ZLIB和SNAPPY压缩，对数据仓库的读取优化表现出色。TextFile，虽然以行存形式存在，但无压缩且解析成本高，主要应用于数据的初始层（ODS）。SequenceFile，Hadoop的基石，采用二进制序列化，键值对结构，主要用于脚本加载，非压缩。
5、Hive数据表的默认格式，存储方式：行存储。可使用Gzip，Bzip2等压缩算法压缩，压缩后的文件不支持split。但在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。
Impala和Hive在数据查询和分析领域存在明显的不同。详细解释： 查询执行引擎的不同 Hive依赖于Hadoop的MapReduce来进行数据查询和处理，而Impala则是专为Cloudera的CDH平台设计的查询执行引擎。
执行计划不同：Impala：把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map-reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。Hive的执行计划分成map-shuffle-reduce-map-shuffle-reduce…的模型。
总结来说，Hive和Impala在性能和使用场景上有所不同：Hive倾向于批处理，适合长期的数据仓库管理，而Impala则以实时查询和交互分析为核心，更适合对速度有高要求的环境。选择哪个工具，取决于你的具体业务需求和数据处理的实时性要求。
Hive适用于长时间的批处理查询分析，而Impala则适合实时交互式SQL查询。Impala为数据分析人员提供了快速实验和验证想法的工具。通常先使用Hive进行数据转换处理，然后再使用Impala对处理后的数据集进行快速分析。
Impala自称数据查询效率比Hive快几倍甚至数十倍，它之所以这么快的原因大致有以下几点：真正的MPP查询引擎。使用C++开发而不是Java，降低运行负荷。运行时代码生成（LLVM IR），提高效率。全新的执行引擎（不是Mapreduce）。
通过Hive和Impala分别查询所有数据的总数。选取一条数据，以name字段进行查询。进行多条件查询以检验复杂度。针对时间区间进行筛选。测试两个表的JOIN操作。通过以上测试，我们对不同文件格式（text、orc、parquet）的存储效率，以及Hive和Impala在不同查询类型的响应速度进行了详尽的对比。