hive和hbase的区别（hadoop,hbase,hive）

本篇文章给大家谈谈hive和hbase的区别，以及hadoop,hbase,hive对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Hive是什么，Hive与关系型数据库的区别
• 2、Hbase和Hive在Hadoop中的功能有什么联系?他们怎么分别作业的.两个数据库不会有重复信息导致资源浪费吗?
• 3、有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑，希望有高手可以帮忙解决一下，谢谢了！！！
• 4、hive，impala，kfk，hbase，mitaka的关系是怎样的
• 5、hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中
• 6、hive与hbase的十大区别与联系

Hive是什么，Hive与关系型数据库的区别

Hive与传统的关系型数据库有很多类似的地方，例如对SQL的支持。但是其基于HDFS与裤衫哗MapReduce的事实使得塌虚它与传统的数据库在很多方面有很大的不同，在一些特性的支持下也受到底层架构的限制，但是这些限制随着版本迭代正在胡行不断被消除，使得Hive看起来越来越像传统的数据库。

Hbase和Hive在Hadoop中的功能有什么联系?他们怎么分别作业的.两个数据库不会有重复信息导致资源浪费吗?

简单来说hive用来批量处理数据，HBase用来快速索引数据。

HBase是一个分布式的基于列存储的非关系型数据库。HBase的查询效率很高，主要由于查询和展示结果。

hive是分布式的关系型数据库。主要用来并行分布式 处理 大量数据。hive中的所有查询除了"select * from table;"都是需要通过Map\晌塌Reduce的方世纯式来执行的。由于要搜谨咐走Map\Reduce，即使一个只有1行1列的表，如果不是通过select * from table;方式来查询的，可能也需要8、9秒。但hive比较擅长处理大量数据。当要处理的数据很多，并且Hadoop集群有足够的规模，这时就能体现出它的优势。

通过hive的存储接口，hive和Hbase可以整合使用。参见：

[img]

有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑，希望有高手可以帮忙解决一下，谢谢了！！！

首先感觉你有点乱。。。

你先明白数据仓库悔大的作用－升肆－存储历史数据－进而对数据进行分析，只提供查询－不提供修改

1。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

2.HBase 是NoSQL数据库－所以不要跟传统混淆并谈－NoSQL 提供的是另一种思路来满足高性能的需求，而这些是传统数据库的短板，与传统数据库的理念不一样

3.load data 这个可以自己去查。Hbase要使用自己的API

4.是的。

5.这句话不对。

6.映射碧笑竖就是结构对应－如文件每一行的第一个字段－映射到Hive表的第一个字段

类似Hibernate的语法解析。

Hive本身实现了一套语法结构也就是操作符。如扫描文件等，最终记本都会转换成MapReduce来运行

hive，impala，kfk，hbase，mitaka的关系是怎样的

hbase在三者中更注重的是存储，它实现了类似mysql的double write机制，但是它是一种NoSQL的数据库，并且是可以支持列式存储的，算是比较大的一个内存Hash表。hbase也采用了类似mysql中的mvcc的思想通过时间戳来做版本控制。

hbase是在hdfs基础之上的，可以算是数据友仿老的一种组织方式，是一种基于hadoop的分布式数据库大谈系统。从数据库的角度来说，与mysql处在同一个层次，都是基于文件系统之上的管理数据的一种方法。

hbase作为面向列的数据库，支持按列读取和行读取，并解决了关系型数据库的分表的一些需求，如:关系型数据库中有些表的列重复数据太多了，需好升要重新建表来存重复列的数据，减少表的大小。

hive和impala则更偏向于查询分析，impala需要依赖hive的元数据，它们都有自己的查询分析引擎，只是impala是纯查询分析引擎。

hive 本身并不执行任务的分析过程，而是推给了mapreduce,这点与impala大不同,hive本身提供了数据的格式化输出功能,但是hive转换的mr可能不是最高效的，调优方式有限，很多复杂的算法没有办法表达，毕竟sql的语义表达能力有限。

hive与impala在查询分析这部分,hive明显的支持程度要比impala高,提供了很多内部函数，并且支持UDAF,UDF的方式

从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比,hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据,hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。

在使用层面上来看，hive在使用上更像数据库，它提供非常丰富的系统函数，各种数据的操作，hbase在这方面就不太像一般的关系型数据库，它还是一个key-val的NoSQL,这方面的操作支持很有限，impala在这方面也是比较弱。

在计算模型层面上来看，hive是通过MR来计算的，这是一个偏向挪动数据到mr的计算节点来计算的模型，而impala则更多的是移动计算需求到DN上来做，数据不用动，最后变成了本地的磁盘IO。

hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中

Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库腔搏。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写伍凳祥回Hive

共同点：

1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储

区别：

1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。

2.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。

4.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑，就只是表的定义等，即表的元数据。这样就可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。

5.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行

6.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。

7.hbase是列存储。

8.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组粗轮织文件。

9.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。

hive与hbase的十大区别与联系

1、Hive跟Hbase都是基于hadoop的hdfs文件系统，都是apache下的项目

2、Hive是基于hdfs的数据仓库，优势汪散在于做大规模数据的离线分析，不属于分布式数据李档库

3、Hbase则是分布式数据库，不是基困扰氏于分布式文件系统，这是本质区别

4、hive跟hbase的数据可以互导

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