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、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。
hbase概念: 非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库,根据谷歌的三大论文之一的bigtable 高宽厚表 作用: 为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
能干什么: 存储大量结果集数据,低延迟的随机查询。
sql: 结构化查询语言 nosql: 非关系型数据库,列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类,其特点是列式存储。
非关系型数据库--列存储(hbase) 非关系型数据库--文档存储(MongoDB) 非关系型数据库--内存式存储(redis) 非关系型数据库--图形模型(graph) hive和hbase区别? Hive的定位是数据仓库,虽然也有增删改查,但其删改查对应的是整张表而不是单行数据,查询的延迟较高。
其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。
HBase的定位是hadoop的数据库,电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现是一个典型的Nosql,所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。
hbase运行方式: standalonedistrubited 单节点和伪分布式? 单节点:单独的进程运行在同一台机器上 hbase应用场景: 存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成,按行健字母顺序排序的存储。
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