MapReduce 和Hive 的区别

MapReduce 是一种在 Hadoop 上工作的模型，可高效访问存储在 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并行处理。

MapReduce 的特点：

• 它可以在各种服务器上存储和分发大量数据。
• 允许用户将数据存储在地图中并减少表格以进行处理。
• 它保护系统免受任何未经授权的访问。
• 它支持并行处理模型。

Hive是 Facebook 发起的一项计划，旨在为 MapReduce 编程提供传统的数据仓库接口。为了以 SQL 方式编写 MapReduce 查询， Hive编译器在后台将它们转换为在 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语言。

Hive的特点：

• 提供称为 HQL 的 SQL 类型语言。
• 帮助查询存储在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的大型数据集。
• 它是一个开源工具。
• 它支持灵活的项目视图并使数据可视化变得容易。

MapReduce 与Hive

S.No	MapReduce	Hive
1.	It is a Data Processing Language.	It is a SQL-like Query Language.
2.	It converts the job into map-reduce functions.	It converts the SQL queries to HQL(Hive-QL)
3.	It provides low level of abstraction.	It provides a high level of abstraction.
4.	It is difficult for the user to perform join operations.	It makes it easy for the user to perform SQL-like operations on HDFS.
5.	The user has to write 10 times more lines of code to perform a similar task than Pig.	The user has to write a few lines of code than MapReduce.
6.	It has several jobs therefore execution time is more.	The code execution time is more but development effort is less.
7.	It is supported by versions of the Hadoop.	It is also supported with recent versions of Hadoop.