RDBMS 和 Hive 的区别

RDBMS（Relational Database Management System）和Hive都是用于存储和管理结构化数据的工具。但是，在它们之间有很多的不同点。

RDBMS和Hive的定义

RDBMS是指传统的关系型数据库，如MySQL、Oracle等，它们以表格的形式存储数据，并使用结构化查询语言（SQL）来处理数据。

Hive是一个基于Hadoop分布式文件系统的数据仓库工具，它允许使用SQL进行分析和处理大规模的非结构化数据。

数据存储方式的不同

RDBMS使用行和列的表格形式存储数据，每行代表一个记录，每列表示一个字段。这种方式适用于结构化数据，但对于非结构化数据处理就会变得很困难。

Hive则采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的存储形式，将数据存储在文件系统中，与HDFS中存储的任意文本文件一样。

数据处理方式的不同

RDBMS使用SQL来处理数据，它是一种既简单又强大的语言，能够快速地查询和处理结构化数据。

Hive使用类似SQL的语言，称为HiveQL（或HQL），它类似于SQL的语法，但是处理的是非结构化数据。

性能方面的不同

RDBMS采用预定义的模式来存储数据，这通常会提高查询性能。但它对于非结构化数据的处理，就会导致性能下降。

Hive与RDBMS相比，处理非结构化数据的能力更强，但是由于使用了大量的MapReduce作业，查询性能会稍低于RDBMS。

示例说明

假设我们有一个销售数据集，包含以下4个字段：日期、销售员、产品、销售量。我们将分别使用RDBMS和Hive存储和处理此数据集。

用RDBMS处理销售数据集

假设我们使用MySQL数据库来存储数据，那么我们需要为每个字段定义单独的列。创建好适当的表格之后，我们可以使用以下SQL查询，查询出2019年6月1日至6月30日之间销售员为Lucy所售出的所有产品的数量：

SELECT Product, SUM(SalesVolume) FROM SalesData
WHERE Salesman='Lucy'
AND SalesDate BETWEEN '2019-06-01' AND '2019-06-30'
GROUP BY Product;

用Hive处理销售数据集

如果我们使用Hive来处理同样的销售数据集，我们需要将数据转换成适合HDFS存储的形式，例如CSV文件。这样就可以使用HiveQL来处理数据。假设我们已经将数据加载到了Hive中，并创建了SalesData表，那么我们可以使用以下HiveQL查询，查询出2019年6月1日至6月30日之间销售员为Lucy所售出的所有产品的数量：

SELECT Product, SUM(SalesVolume) FROM SalesData
WHERE Salesman='Lucy'
AND SalesDate BETWEEN '2019-06-01' AND '2019-06-30'
GROUP BY Product;

以上就是RDBMS和Hive之间的区别，我们可以根据所需的场景选择合适的工具进行数据存储和处理。