Hive如何实现与数据库的底层交互机制？
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本文共计168个文字，预计阅读时间需要1分钟。
Hive的查询功能是通过HDFS和MapReduce结合实现的，适用于大规模数据查询。在Hive中直接进行大规模数据查询不推荐，因为数据量大会导致查询速度缓慢。Hive与MySQL的关系是：仅使用MySQL来存储Hive中的数据。
Hive 的查询功能是由 HDFS 和 MapReduce 结合起来实现的，对于大规模数据查询还是不建议在 hive中，因为过大数据量会造成查询十分缓慢。
Hive 与MySQL 的关系：只是借用 MySQL 来存储 hive 中的表的元数据信息，称为metastore（元数据信息）。
当然了，阔以把hive的引擎换成spark，就是使用hive on spark模式，效率比mr快一些，因为spark走的内存计算
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Hive的查询功能是通过HDFS和MapReduce结合实现的，适用于大规模数据查询。在Hive中直接进行大规模数据查询不推荐，因为数据量大会导致查询速度缓慢。Hive与MySQL的关系是：仅使用MySQL来存储Hive中的数据。
Hive 的查询功能是由 HDFS 和 MapReduce 结合起来实现的，对于大规模数据查询还是不建议在 hive中，因为过大数据量会造成查询十分缓慢。
Hive 与MySQL 的关系：只是借用 MySQL 来存储 hive 中的表的元数据信息，称为metastore（元数据信息）。
当然了，阔以把hive的引擎换成spark，就是使用hive on spark模式，效率比mr快一些，因为spark走的内存计算