Hive 定义及本质：基于 Hadoop 的数据仓库工具，将 HQL 转换为 MapReduce 任务
在现在的数据处理界，Hive这款数据仓库工具，既有它独到的长处，也存在一些需要深入讨论的不足。它在处理大量数据时，扮演着不容小觑的角色。而且，它的工作方式与传统数据库的不同，也给用户带来了不少需要思考的问题。
可扩展性超大数据集
Hive是针对超大数据集设计的，主要使用MR作为计算工具，HDFS作为存储平台。它具有很强的扩展性，集群大小可以随意调整，通常情况下不需要重启服务。这样企业在数据量增加时可以灵活应对。比如，一些大型的互联网公司每天都会产生大量用户数据，Hive可以轻松处理这些数据。此外，它还能利用集群的计算能力，并行处理数据，能够处理极大规模的数据，运算能力相当强大。不过，这还得看企业的硬件资源和集群的搭建与管理能力，如果集群资源不足或管理不当，处理数据时还是会遇到困难。
在实际操作中，一家知名的电商平台在促销高峰期会累积到数亿订单信息，Hive系统可以借助增加计算节点来应对这海量数据。但要是负责维护的团队对集群管理的知识掌握不够，那就有可能导致资源被浪费，或者计算效率不高。
延展性自定义函数
Hive的用户自定义函数功能相当实用。用户可以根据自己的需求来编写特定的函数。当这种功能与特定业务逻辑相结合时，就变得特别关键。比如在金融数据分析领域，可能需要运用独特的金融算法来处理数据，这时用户就能通过编写自定义函数来满足这些复杂且特殊的需求。但是，编写自定义函数需要用户有一定的编程技能和对Hive的深入了解。如果编程出错或者对Hive的编译原理理解有误，就可能导致函数无法正常工作，甚至可能破坏整个分析流程。
在金融分析公司里，团队得根据风险评估模型来写函数处理数据。要是不懂Hive，写自定义函数时就容易出岔子，这样一来，分析工作就可能拖拖拉拉。
良好的容错性
某个数据节点出了问题，HQL还能照常运行，这好处在于，就算个别节点出了故障，数据处理也不会全停。在大数据中心，硬件设备多，偶尔出点小故障很正常。比如说，一个数据中心有好几台服务器，要是其中一台因为硬件老化等原因坏了，Hive靠着它那不错的容错能力，能让整个工作继续下去。但这可不是说我们就能忽视对数据节点的维护和监控了。要是好几个节点同时出问题，或者频繁出问题，那对整个任务的表现肯定会有大影响。
科研数据中心里，经常要做大量的数据计算。这地方设备出了问题，不会影响分析继续进行。可要是长时间不修这些出问题的设备，那可就影响整体计算的速度了。
数据格式指定自由度
Hive里头没规定统一的数据格式，用户自己挑格式，得明确三个关键点：列和行的分隔符，还有怎么读取文件里的数据。这招挺灵活的，能满足各种来源、各种格式的数据存储和读取。比如处理日志文件，用户就能根据日志的格式来设置。而且，在加载数据的时候，不用转换格式，能省不少事，还能降低出错的可能。不过，这种宽松的管理方式，在保证数据一致性上可能会有点难度。要是忽略了格式检查这些步骤，数据解析出问题的情况就可能出现。
某家公司每天都会搜集用户访问的记录，这些记录的格式五花八门。Hive这种工具正好能处理各种格式。但要是数据格式没定义好，后面分析的时候可能会出问题。
无数据改写添加与无索引的问题
Hive在数据加载阶段就确定了所有内容，不支持修改或添加。而且，因为它不建立索引，所以在查询时必须对整个数据集进行暴力扫描，这导致访问速度比较慢。这和数据库相比有很大的不同。比如，数据库在访问少量特定条件的数据时效率很高，延迟低，这多亏了索引的存在。像查找特定客户信息这样的操作，数据库能迅速定位，但Hive却需要扫描数据。不过，由于MapReduce技术的引入，Hive可以并行访问数据，所以在处理大数据量访问时，它还是能体现出自己的优势。
小型公司若只靠Hive来处理少量客户资料，查询速度可能比不上数据库。然而，对于大型公司来说，在处理大量用户信息并执行多维度搜索时，Hive凭借其并行计算能力，就能发挥出强大的作用。
多数查询执行方式
Hive里大部分的查询执行都靠MapReduce来完成，但像“*fromtbl”这样的查询就不需要了。虽然Hive在查询时可能因为没索引而有点慢，但它是在集群上运行的，能利用集群的并行计算能力。比如，数据分析公司在做大规模数据挖掘项目时，虽然单个任务可能会慢一点，但通过集群并行处理，整体效率还是可以接受的。不过，这种执行方式要求我们在搭建技术架构时，得好好考虑集群资源的分配等问题。
Hive有不少特别的功能，但也有些限制。那么，在处理自己的数据管理和分析工作时，你更倾向于用Hive还是传统的数据库？咱们来聊聊这个话题，点个赞，转发一下这篇文章，让更多人知道Hive的这些特点。