MapReduce
MapReduce是一种在Hadoop上工作的模型，可以有效地访问存储在HDFS(Hadoop分布式文件系统)中的大数据。它是Hadoop的核心组件，它将大数据分成小块，并对其进行并行处理。
MapReduce的特点：
- MapReduce可以在不同的服务器上存储和分配巨大的数据。
- MapReduce允许用户以地图和还原的形式存储数据，以获得处理。
- MapReduce能保护系统不被任何未经授权的访问。
- MapReduce支持并行处理模式。
Hive
Hive是一个由Facebook发起的倡议，为MapReduce编程提供了一个传统的数据仓库接口。对于以SQL方式为MapReduce编写查询，Hive编译器在后台将其转换为在Hadoop集群中执行。它帮助程序员使用他们的SQL知识，而不是专注于开发一种新的语言。
Hive的特点：
- Hive提供SQL类型的语言，即HQL。
- Hive帮助查询存储在HDFS(Hadoop分布式文件系统)的大型数据集。
- Hive是一个开源的工具。
- Hive支持灵活的项目视图，使数据可视化变得容易。
MapReduce和Hive的区别
| S.No | MapReduce | Hive |
|---|---|---|
| 1 | MapReduce是一种数据处理语言。 | Hive是一种类似SQL的查询语言。 |
| 2 | MapReduce将工作转换为map-reduce函数。 | Hive将SQL查询转换为HQL(Hive-QL)。 |
| 3 | MapReduce提供了低水平的抽象。 | Hive提供了高层次的抽象。 |
| 4 | 用户很难进行连接操作。 | Hive使用户很容易在HDFS上执行类似SQL的操作。 |
| 5 | 用户需要写10倍于Pig的代码来执行类似的任务。 | 与MapReduce相比，用户只需写几行代码。 |
| 6 | MapReduce有多个作业，因此执行时间较长。 | 代码执行时间更多，但开发工作更少。 |
| 7 | MapReduce被Hadoop的各个版本所支持。 | Hive也支持最近版本的Hadoop。 |
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