hive的数据存储在哪里
hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；数据格式不同：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；数据更新不同：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含以下数据模型：表(Table)，外部表(External Table)，分区(Partition)，桶(Bucket)。
数据存储位置：Hive将数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS中，而MySQL将数据存储在自己的系统中。数据格式：Hive数据格式可以用户自定义，但MySQL自己系统定义格式。
Hive数据备份和恢复
1、从以上结果可以看出，数据文件输出的个数与表在Hive中存储的文件个数不一定一致。2，把磁盘中的文件恢复到Hive中。
2、首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由地组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，它就可以解析数据了。
3、首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。
4、是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。
5、DatabaseName`.`TableName`例如，insert into `db`.`tableA` select t.a， t.b from tableB t 问题原因：使用`DatabaseName.TableName`时语法解析为OVERWRITE，该问题为apache社区问题。在当前版本的hive中还未修复。
hive支持频繁数据更新
1、如何每日增量加载数据到Hive分区表讲MR输出数据到hive表的location分区目录，然后通过Sql添加分区即可。ALTERTABLEtable_nameADDPARTITION(partCol=value1)locationlocation_path换成自己的表，分区字段和path。
2、数据更新：Hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而SQL支持数据的读写。索引：Hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，这也是造成Hive查询数据速度很慢的原因，而MySQL有索引。
3、不是。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。
Pig和Hive有什么不同?
1、Hive 和 Pig 都是出色的数据分析工具，都有自己的优缺点，但它们确实具有不同的功能和特性。
2、Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义。Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。
3、总结： Hive在本质上属于一套数据仓储平台，用于同存储在HDFS或者HBase内的大规模结构化数据集进行交互。Hive查询语言在这一点上类似于SQL，二者都能够与Hadoop实现良好集成。
4、Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓数据分析。
关于hive同步数据到PG和两个hive 之间表 同步的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。