Hive2和Hive3在分布式环境下存在一些显著的区别，这些区别主要体现在性能、功能、架构设计以及事务支持等方面。以下是具体的比较：
性能差异
- Hive3的性能改进：Hive3引入了LLAP(Low Latency Analytical Processing)引擎，结合计算和存储过程，减少了数据移动，从而在特定场景下提高了查询速度。
- 执行引擎的变更：Hive3将默认的执行引擎从MapReduce变更为Apache TEZ，TEZ基于Yarn且支持DAG作业，提供了较低级别的抽象，进一步提高了查询性能。
功能差异
- ACID事务支持：Hive3引入了ACID事务的支持，允许在使用长时间运行的分析查询的同时进行并发更新，这是Hive2所不具备的功能。
- 向量化执行引擎：Hive3引入了向量化执行引擎，通过批量操作数据，减少了CPU和内存的开销，从而提高了查询性能。
- 实时查询支持：Hive3支持实时查询，通过Hive Streaming API可以实时地将数据写入Hive表，并立即进行查询操作。
架构设计差异
- 架构演进：Hive3的架构更加模块化，客户端与服务端分离，并在服务端进一步按照功能拆分出hiveserver2和HMS两个服务，以应对多个客户端的并发访问。
- 元数据存储：Hive3默认使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库存储元数据，而在Hive2中默认使用Derby数据库，这提供了更高的性能和可扩展性。
事务支持差异
- Hive2的事务支持：Hive2支持不完全的事务处理，而Hive3提供了更全面的ACID事务支持，包括事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
其他改进
- SQL兼容性：Hive3支持绝大多数最新的SQL 2016标准，提供了更好的SQL兼容性。
- 优化器和错误处理：Hive3引入了更高级的优化器和更好的错误处理机制，进一步提升了查询优化和系统稳定性。
综上所述，Hive3在分布式环境下相较于Hive2，提供了更强大的性能、更全面的事务支持、更优的架构设计和更丰富的功能，适合需要处理大量数据和高并发查询的场景。
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