- データ型：従来のデータベースは、通常、構造化データモデルを使用し、データはテーブルに格納されます。一方、HiveはHadoopに基づいたデータウェアハウスツールであり、半構造化および非構造化データを処理できます。
- 検索言語：伝統的なデータベースではSQL言語を使用してデータを検索および操作しますが、HiveはSQLに似たHiveQL言語を使用して、Hadoop上で複雑なデータ処理と分析を行うことができます。
- 拡張性：従来のデータベースは通常、ハードウェアに垂直に拡張する必要がありますが、Hiveはノードを追加することで水平に拡張し、大規模データセットを処理することができます。
- 処理能力：Hiveは、ビッグデータ処理と分析に適しており、PBレベルのデータを処理することができますが、伝統的なデータベースは大規模データを処理する際に性能のボトルネックが発生する可能性があります。
- データ処理方法：従来のデータベースは通常、OLTP（オンライントランザクション処理）モードを採用して、リアルタイムな取引データを処理するのに使われていますが、Hiveは主にOLAP（オンライン分析処理）モードに使用され、データ分析と探索を行います。
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