Hive 和 SQL 之间的主要区别：

架构：Hive 是一个用于数据分析的数据仓库项目； SQL 是一种编程语言。 （但是，Hive 通过称为 HiveQL 的编程语言执行数据分析，类似于 SQL。）

设置：Hive 是一个基于开源软件程序 Hadoop 的数据仓库。
数据分析：Hive 比 SQL 更有效地处理复杂数据，适合不太复杂的数据集。

价格：Hive 价格从每位用户每月 12 美元起。 SQL 是开源和免费的。

评论：Hive 在 G2 网站上的客户评论评分为 4.2/5。因为 SQL 是一种编程语言而不是“产品”，所以它在 G2 上没有评论。

大数据需要强大的工具。成功的组织查询、管理和分析来自数百个数据源的数千个数据集。这就是 Hive 和 SQL 等工具的用武之地。尽管非常不同，但查询和编程大数据都是如此。

但是哪种工具适合您的组织？在这篇评论中，我们在功能、价格、支持、用户评分等方面比较了 Hive 与 SQL。

什么是Hive？
Apache Hive 是一个用于数据查询和分析的数据仓库项目。 Hive 建立在 Apache Hadoop（一个用于处理大数据的开源程序）之上，通过查询语言 HiveQL 执行数据分析，它允许用户构建数据并生成各种有用的分析。

Hive 由 Facebook 开发，使希望从电子表格、网络日志、CRM 系统等中查询和汇总数据的用户受益。 它在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中查询数据，并将该系统用于自己的存储。 它还运行 MapReduce 作业。

什么是 SQL？
结构化查询语言 (SQL) 是一种特定于领域的编程语言，用于管理数据和/或处理数据流。它主要管理数据并处理关系数据库管理系统中保存的实时数据。在这篇评论的上下文中，SQL 就像 HiveQL。

SQL 由 Oracle 开发，是一种用于分析查询的声明性语言。它比 Hive（和 HiveQL）更新得多。 SQL 可以追溯到 45 年前，并且在许多 IT 系统中已经无处不在。

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Hive 和 SQL 的区别
Hive 在 HDFS 中写入和查询数据。 SQL 需要多次读取和写入。
Hive 更适合分析复杂的数据集。 SQL 更适合快速分析不太复杂的数据集。
SQL 支持联机事务处理 (OLTP)。 Hive 不支持 OLTP。
Hive 查询可能具有高延迟，因为 Hive 通过 Hadoop 运行批处理。这意味着某些查询要等待一个小时（或更长时间）。更新 Hive 上的数据也可能需要很长时间。

支持和培训
HIVE
一个在线社区（Apache 软件基金会）
资源
邮件列表
语言手册

SQL
虽然没有提供官方培训，但有各种 SQL 第三方培训模块/支持社区。

价钱
HIVE
计划从每位用户每月 12 美元起。
有 14 天的免费试用期。
SQL
作为一个开源平台，SQL 是 100% 免费的。 但是，SQL 定价并未考虑您可能遇到的任何设置或维护成本。

结论
Hive 和 SQL 是处理（和驯服！）大数据的两种工具。 尽管这些工具有相似之处，但它们的差异足以保证进行比较。 我们认为 Hive 更适合分析复杂的数据集，而 SQL 更适用于不太复杂的数据集，并且在执行这些任务时速度更快。 另外，它是开源和免费的。 最终，适合您的工具取决于您如何分析组织中的大数据。