clickhouse 支持hive引擎吗

是的，ClickHouse支持Hive引擎。Hive引擎是ClickHouse中的一个存储引擎，它允许您使用Hive的元数据和查询语法来访问和处理ClickHouse中的数据。您可以使用Hive的表定义语言（DDL）来创建表，使用Hive的查询语言（HQL）来查询数据，并利用Hive的一些特性，如分区和桶。通过使用Hive引擎，您可以更方便地将ClickHouse与现有的Hive生态系统集成在一起。

相关问题

clickhouse 20.4 支持hive引擎吗

很抱歉，我之前给出的回答有误。在 ClickHouse 20.4 版本中，并不直接支持 Hive 引擎。ClickHouse 是一个独立的列式数据库管理系统，它使用自己的查询语言和引擎来处理和存储数据。

然而，ClickHouse 提供了一些功能来与 Hive 进行集成。通过使用 ClickHouse 的外部表和外部字典功能，你可以将 Hive 表作为 ClickHouse 中的虚拟表来查询。这样可以利用 ClickHouse 的高性能和并行查询能力来处理 Hive 表中的数据。

要使用 Hive 表作为 ClickHouse 的外部表，你需要配置外部存储并定义外部表的元数据。然后，你可以使用 ClickHouse 查询语言来查询这些外部表。

请注意，这种集成方式可能会有一些限制和性能上的差异，因为 ClickHouse 和 Hive 是两个不同的系统。建议查阅 ClickHouse 官方文档以获取更详细的集成说明和示例。

clickhouse能取代hive吗

ClickHouse和Hive都是大数据领域中广受欢迎的开源数据仓库，两者都针对海量数据处理提供了优秀的解决方案。然而，从多个方面来看，ClickHouse可以作为Hive的一种替代方案。

首先，ClickHouse具有更高的性能。相比于Hive基于MapReduce的处理方式，ClickHouse采用了列式存储和向量化处理等技术，能够更快地处理海量数据，而且还支持实时查询。同时，在处理复杂查询时，ClickHouse的查询性能也非常出色。

其次，ClickHouse具有更高的可扩展性。ClickHouse的设计考虑了高可用性和可扩展性，支持多节点的集群部署和横向扩展。这意味着，如果需要处理海量数据，ClickHouse可以更容易地进行水平扩展以满足需求，同时还可以保证高可用性。

再次，ClickHouse具有更灵活的数据模型。ClickHouse内置了支持嵌套数据结构的数据类型，例如array, tuple, map等，同时还支持JSON和XML格式等非结构化数据的处理。相比之下，Hive则需要通过复杂的UDF函数或者自定义SerDe实现复杂数据类型的支持。

因此，从性能、可扩展性和数据模型的角度来看，ClickHouse可以作为Hive的替代方案。但是，需要注意的是，ClickHouse主要适用于OLAP场景，而Hive更适合OLTP场景中需要用到复杂查询的情况。同时，在使用ClickHouse时，需要考虑到其对于数据存储的要求和技术栈的要求，需要有一定的技术和资源储备。