hive mysql mapreduce关系

Hive、MySQL和MapReduce是三个不同的技术，它们在不同的领域有不同的用途。下面是它们之间的关系：

1. Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并使用HiveQL查询语言进行查询和分析。Hive可以将查询转换为MapReduce任务来处理大规模数据集。

2. MySQL是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），它使用结构化查询语言（SQL）进行数据管理。MySQL通常用于小型和中型应用程序，例如Web应用程序。

3. MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和软件框架。它可以将大规模数据集分解成小规模数据集，然后将它们分配给不同的计算节点进行处理。MapReduce通常用于处理Hadoop上的大规模数据集。

因此，Hive可以使用MapReduce来处理大规模的数据集，而MySQL则不支持MapReduce。

相关问题

hive和mysql

Hive和MySQL是两种不同的数据存储和查询系统。Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础构架，它采用了类似SQL的HiveQL查询语言，将查询操作转换为MapReduce作业在Hadoop上运行。与之相比，MySQL是一种关系型数据库管理系统，它使用SQL语言进行数据的存储和查询，并且支持索引来提高查询的效率。

不同之处包括：
1. 架构：Hive是一个批处理系统，它依赖于HDFS和MapReduce来存储和计算数据，而MySQL是一个实时的关系型数据库管理系统。
2. 查询速度：由于Hive没有索引，它在查询数据时会通过MapReduce在整个数据集上进行全表扫描，这导致了查询速度较慢。相比之下，MySQL支持索引，可以快速定位到需要查询的数据，因此查询速度更快。

总的来说，Hive适用于大规模数据的批处理分析，而MySQL适用于实时的查询和事务处理。具体使用哪种系统取决于数据的规模、查询需求和性能要求等因素。

【多选题】有关hive的说法正确的是： A A. hive中可以通过修改配置文件使用MySQL数据库 B B. hive中是用MySQL数据是为了保存hive处理后的数据 C C. hive中的hql操作本质就是MapReduce操作 D D. 创建外部表和内部表的语句相同，只是数据与表出现的顺序不同

有关Hive的说法正确的是A、C、D。具体解释如下：

A. Hive中可以通过修改配置文件使用MySQL数据库

这个说法是正确的。Hive默认使用Derby作为元数据存储，但是可以通过修改配置文件，将元数据存储到其他的数据库中，如MySQL、Oracle等。

B. Hive中使用MySQL数据库是为了保存Hive处理后的数据

这个说法是不正确的。Hive中使用MySQL数据库是为了存储元数据信息，如表的结构、分区信息等。Hive处理后的数据默认存储在HDFS中。

C. Hive中的HQL操作本质就是MapReduce操作

这个说法是正确的。Hive中的HQL语句会被转换成MapReduce任务来执行，Hive使用MapReduce来实现分布式的查询和计算。

D. 创建外部表和内部表的语句相同，只是数据与表出现的顺序不同

这个说法是正确的。在Hive中，创建外部表和内部表的语句基本相同，只是在创建外部表时需要指定数据的存储位置，而在创建内部表时则不需要。同时，在删除外部表时，不会删除数据，而在删除内部表时，会将数据一同删除。