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1. Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。 Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。 这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 最近笔者在某客户线上生产环境就频繁多次遇到了该问题，某些HIVE SQL 作业（底层非HIVE ACID事务表），因为迟迟获取不到HIVE锁导致作业长时间卡死，最后运维人员不得不登录hs2后台手动通过命令查找并释放死锁，才最终解决问题。 2. Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它将SQL语言转化为MapReduce任务，并在Hadoop集群上运行。 它提供了类似于SQL的查询和分析接口，使得非专业开发人员可以通过简单的SQL语句访问分布式存储中的大数据，从而实现数据分析和查询。
总的来说，Hive on Tez 保留了与 Hadoop 的紧密集成，可在 YARN 环境下执行，但相比 MapReduce 查询响应时延显著降低，吞吐量得到提升。 Hive + LLAP Hive 3.x 版本引入了 LLAP（Live Long And Process）功能 [1] [14]，面向交互式查询场景。LLAP 在每个工作节点上启动长期驻留的多线程守护进程，负责 I/O、缓存和部分. Hive SQL和Spark SQL则更加强调其分布式计算和分析的能力，因此增加了很多针对大规模数据处理的扩展功能，如窗口函数、复杂数据类型等。 执行引擎：MySQL使用的是基于磁盘的MyISAM或InnoDB引擎，而Hive SQL和Spark SQL则使用基于内存的执行引擎。 再来看看hive。 hive 官网有描述，“Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage using SQL.”，hive的定位是数据仓库，其提供了通过 sql 读写和管理分布式存储中的大规模的数据，即 hive即负责数据的存储和管理（其实依赖的是底层的hdfs文件系统或s3等.
Impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有 实时，批处理，多并发 等优点。 Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。
3) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 4) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。 5) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 缺点： 比如我们指定使用MySQL作为Hive元数据的存储介质，那么就需要把Hive连接MySQL的相关属性配置在hive-site.xml文件中，这样不管是本地模式还是远程模式启动，不管客户端本地连接还是远程连接，都将访问同一个元数据存储介质，大家使用的元数据都是一致的。 在 Hive 中，你可以使用 INSERT INTO 语句向表中插入数据。以下是一个示例： INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2,.); 在上述示例中，你需要将 table_name 替换为要插入数据的表的名称， value1, value2,.替换为要插入的值。 请注意， Hive 中的 INSERT INTO 语句要求插入的值的数量和类型必须与表的列数量和.
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