hbase和hive的区别和联系（hbase和hive数据库的环境搭建）

本篇文章给大家谈谈hbase和hive的区别和联系，以及hbase和hive数据库的环境搭建对应的知识点，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，impala，kfk，hbase，mitaka的关系是怎样的
• 2、hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中
• 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、程序中的Hive具体是干什么用的呢？
• 5、hive和hbase有什么关系和区别
• 6、hive与hbase区别

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。

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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

程序中的Hive具体是干什么用的呢？

Hive是基于Hadoop平台的数仓工具，具有海量数据存储、水平可扩展、离线批量处理的优点，解决了传统关系型数仓不能支持海量数据存储、水平可扩展性差等问题，但是由于Hive数据存储和数据处理是依赖于HDFS和MapReduce，因此在Hive进行数据离线批量处理时，需将查询语言先转换成MR任务，由MR批量处理返回结果，所以Hive没法满足数据实时查询分析的需求。

Hive是由FaceBook研发并开源，当时FaceBook使用Oracle作为数仓，由于数据量越来越大，Oracle数仓性能越来越差，没法实现海量数据的离线批量分析，因此基于Hadoop研发Hive，并开源给Apacha。

由于Hive不能实现数据实时查询交互，Hbase可拿如高提供实时在线查询能力，因此Hive和Hbase形成了良性互补。Hbase因为其海量数据存储、水平扩展、批量数据处理等优点，也得到了广泛应用。

Pig与HIVE工具类似，都可以用类sql语言对数据进行处理。但是他们应用场景有区别，Pig用于数据仓库数据的ETL，HIVE用于数仓消尺数据分析。

从架构图当中，可看出Hive并没有完成数据的存储和处理，它是由HDFS完成数据存储，MR完成数据处理，其只是提供了用户查询语言的能力。Hive支持类sql语言，这种SQL称为Hivesql。用户可用Hivesql语言查询，其驱动可将Hivesql语言转换成MR任务，完成数据处理。

【Hive的访问接口】

CLI：是hive提供的命令行工具

HWI：是Hive的web访问接口

JDBC/ODBC：是两种的标准的应用程序编程访问接口

Thrift Server：提供异构语言，进行远程RPC调用Hive的能力。

因此Hiv具备丰富的访问接口能力，几乎能满足各种开发应用场景需求。

【Driver】

是HIVE比较核心的驱动模块，包含编译器、优化器、执行器，职责为把用户输入的Hivesql转换成MR数据处理任务

【Metastore】

是HIVE的元数据存储模块，数据的访问和查找，必须要先访问元数据。Hive中的元数据一般使用单独的关系型数据库存储，常用的是Mysql，为了确保高可用，Mysql元数据库还需主备部署。

架构图上面Karmasphere、Hue、Qubole也是访问HIVE的工具，其橡斗中Qubole可远程访问HIVE，相当于HIVE作为一种公有云服务，用户可通过互联网访问Hive服务。

Hive在使用过程中出现了一些不稳定问题，由此发展出了Hive HA机制，

hive和hbase有什么关系和区别

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用旅迟燃hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式拆虚数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。而hbase与hive都是单独安装的。你需要哪个安装哪旦闷个，所以不存在重复信息。

hive与hbase区别

Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠丛好，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。一些主要区别包括：

虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品，但它们不为用户提供相同的功能。然而，尽管存在差异，Apache Hive 和 Apache HBase 都是处理大数据时优先考虑的两块工具和解决方案。

每个工具都有自己的优缺点。因此，Hive 和 HBase各自都存在一些限制。

首先，虽然Hive也具有非常基本的 ACID 功能，但它们没有像 MYSQL 那样成熟完备的产品架构，速度无法满足日常OLTP型业务。

Hive 查询通常也具有高延迟。由于它在 Hadoop 上运行批处理，因此获取查询结果可能需要几分钟甚至1小时。此外，更新数据可能既复杂又耗时。

Hive 不是擅长用于查询数据集（尤其是大数据集中）当中的部分数据，大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS （关系型数据）来处理这些数据集。

HBase 查询采用自定义语言，需要经过培训才能学习。HBase 并不完全符合 ACID，尽管它确实支持某些属性。

HBase 可以通过协同处理来处理小数据，但它仍然不如 RDBMS（关系型数据库） 有用。

1、Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如，计算趋势或网站日志。

2、HDFS 的 SQL 查询引擎 - 您可以利用 Hive的HQL来查询处理 Hadoop 数据集，然后将它们连接到相应的BI工具，进行相关报表展示。

1、雹郑神HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时源亏查询，因为速度很慢。

2、HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。您也可以将 HBase 用作所有 Hadoop 数据的仓库。

3、大量数据需要长期保存, 且数量会持续增长，而且瞬间写入量很大。

关于hbase和hive的区别和联系和hbase和hive数据库的环境搭建的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。