Oracle与Hive大数据处理技术应用（oraclehive）

大数据时代来临，信息资源越来越海量复杂，如何快速有效地搜集、储存和处理数据成为研究越来越关注的热点问题。最近年来，Oracle和Hive数据处理平台不断得到提升，是其中的两大代表。

Oracle是一种通用的数据库服务系统，常用于存储查询大量的复杂数据。它可以提供极其可靠的性能和可伸缩的存储容量，使用此种结构的数据，可以更好地了解组织的历史趋势及其运作风格。它以及提供了友好的用户界面和优化的性能，减少存储多种格式和性质的数据所需的存储空间，比如精确数据，结构化、半结构化或非结构化数据。

Hive是一个流行的大数据框架，可以创建和查询分布式的复杂的结构的数据存储，以及给定的MapReduce任务的分布式任务。它可以根据企业的具体需求自由构建和定制多个Hive服务，比如PigLatin、Hive Query Language (HQL)、Apache Thrift等等，更适合客户端（B/S）应用程序构建和查询过程中的非结构化数据。

尽管Oracle和Hive大数据处理技术都是流行的，但它们仍有一些不同之处。例如，Oracle可以有效处理精细度，提供高性能服务，而Hive可以定义数据模式，并有效处理大规模的数据流。Oracle的技术栈更加复杂，而Hive的技术栈更加简单，不需要开发者拥有复杂的SQL技术，更适合于任务自动化等并行处理框架的应用，能够产生良好的分析和视图输出数据展示结果。

综上所述，Oracle和Hive大数据处理技术的应用大家可以根据特定行业的应用实践来决定，Oracle适用于大规模复杂数据处理，如OLTP数据，而Hive则更适合于给定MapReduce任务的分布式任务、任务自动化等大数据应用。总而言之，将Oracle和Hive技术结合，可以有效提高时间效率，更好地满足企业需求，获取更好的业务结果。