数据模型与存储

• Hive:

  • Hive 使用的是传统的关系型数据模型，数据存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中，通常是以文本格式（如 CSV 或 TSV）或者二进制格式（如 Parquet 或 ORC）。
  • Hive 的表定义和元数据存储在一个外部的关系数据库中，如 MySQL，用于跟踪表结构、分区和其他元数据信息。

• Iceberg:

  • Iceberg 设计为一个现代的表格格式，它可以存储在任何支持文件系统的存储后端，如 HDFS、S3、GCS 等。
  • Iceberg 使用文件级别的元数据来跟踪数据的变化历史，包括版本控制和快照管理，这使得数据管理和恢复变得更加容易。
  • Iceberg 表格支持 Parquet 和 ORC 格式，但它的元数据模型更加丰富，支持事务日志和快照。

事务支持

• Hive:

  • Hive 不支持事务性的操作，如更新和删除记录。这意味着一旦数据被写入到 Hive 表中，只能通过追加新数据的方式来更新数据集。
  • 对于数据修正或删除，通常需要重新加载整个表或分区，这在大规模数据集上效率低下。

• Iceberg:

  • Iceberg 支持事务性的操作，包括 INSERT、UPDATE 和 DELETE。这意味着用户可以直接在数据集上进行修改，而不