hbase和hive的区别(hbase 和 hive)

本篇文章给大家谈谈hbase和hive的区别,以及hbase 和 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:

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

hvie与关系型数据库有什么区别

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,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,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

优点:学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

hive与关系型数据库的区册尺别

1、数据加载

关系数据库:表的加载模式是在数据加载时候强制确定的(表的加载模式是指数据库存储数据的文件格式),如果加载数据时候发现加载的数据不符合模式,关系数据库则会拒绝加载数据,这个就叫“写时模式”,写时模式会在数据加载时候对数据模式进行检查校验的操作。

Hive:hive在加载数据时候不会对数据进行检查,也不会更改被加载的数据文件,而检查数据格式的操作是在查询操作时候执行州氏高,这种模式叫“读时模式”。

在实际应用中,写时模式在加载数据时候会对列进行索引,对数据进行压缩,因此加载数据的速度很慢,但是当数据加载好了,我们去查询数据的时候,速度很快。

但是当我们的数据是非结构化,存储模式也是未知时候,关系数据操作这种场景就麻烦多了,这时候hive就会发挥它的优势。

2、

关系数据库:可以对某一行或某些行的数据进行更新、删除操作。更新、事务和索引等等。

hive:不支持对某个具体行的操作,也不支持事务和索引,hive对数据的操作只支持覆盖原数据和追加数据。

hive的设计是对海量数据进行处理,全数据的扫描时常态。针对某些具体数据进行操作的效率是很差的,对于更新操作,hive是通过查询将原表的数据进行转化最后存储在新表里,这和传统数据库的更新操作有很大不同。

3、

Hive也可以在hadoop做实时查询上做一份自己的贡献,那就是和hbase集成,hbase可以进行快速查询,但是hbase不支持类SQL的语句,那么此时hive可以给hbase提供sql语法解析的外壳,可以用类sql语句操作hbase数据库核备。

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

对于hbase当前noSql数据库的一种,肆或最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-

value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。裂迅伍注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的CUD操作,要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中,当前要做到增量实时同步都相当困难。

和mysql,oracle完全不是相同的应用场景。这个是结构化数据库,针对的更多的是结构化,事务一致性要求高,业务规则逻辑复杂,数据模型复杂的企业信息化类应用等。包括互联网应用昌锋中的很多业务系统也需要通过结构化数据库来实现。所以和hbase,hive不是一个层面的东西,不比较。

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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

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。

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hbase 和 hive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。

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