Hive与Hbase的区别
来源:互联网 发布:淘宝怎样找妹子服务 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 07:34
Hive与Hbase的区别 (转载整理)
觉得在问区别之前,我应该显示说相同点,这么一想,又糊涂了,hive和hbase哪里像了,好像哪里都不像,既然哪里都不像,又何来的“区别是什么”这一问题,他俩所有的都算区别。
那么,hive是什么?
白话一点再加不严格一点,hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。
于是,hbase是什么?
同样白话一点加不严格一点,hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储,是个NoSql数据库;hbase部署于hdfs之上,并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。
所以要问hive和hbase的区别,就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别,问区别,就要先说说他俩哪里像。
于是,你说map-reduce和hdfs哪里像了呢?
***
Hive和Hbase有各自不同的特征:hive是高延迟、结构化和面向分析的,hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。
其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
此外,Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
***
1、hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce。
2、hive是面向行存储的数据库。
3、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。
4、HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表
5、hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql。
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。
Hive只供维护用,真正查起来非常非常慢的!
这是因为它的底层是要通过mapreduce分布式计算的,hbase、hive、pig底层都是这样的。但整体来说hadoop还是比较快的,因为它是进行海量数据存储和分布式计算,这个速度已经很不错了。
***
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:
2.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 。
3.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 。
4.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。
5.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。
6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行
7.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。
8.hbase是列存储。
9.hdfs作为底层存储,hdfs是存放文件的系统,而Hbase负责组织文件。
10.hive需要用到hdfs存储文件,需要用到MapReduce计算框架。
觉得在问区别之前,我应该显示说相同点,这么一想,又糊涂了,hive和hbase哪里像了,好像哪里都不像,既然哪里都不像,又何来的“区别是什么”这一问题,他俩所有的都算区别。
那么,hive是什么?
白话一点再加不严格一点,hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。
于是,hbase是什么?
同样白话一点加不严格一点,hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储,是个NoSql数据库;hbase部署于hdfs之上,并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。
所以要问hive和hbase的区别,就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别,问区别,就要先说说他俩哪里像。
于是,你说map-reduce和hdfs哪里像了呢?
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Hive和Hbase有各自不同的特征:hive是高延迟、结构化和面向分析的,hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。
其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
此外,Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
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1、hive是sql语言,通过数据库的方式来操作hdfs文件系统,为了简化编程,底层计算方式为mapreduce。
2、hive是面向行存储的数据库。
3、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。
4、HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表
5、hbase不是关系型数据库,而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库,不支持sql。
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。
Hive只供维护用,真正查起来非常非常慢的!
这是因为它的底层是要通过mapreduce分布式计算的,hbase、hive、pig底层都是这样的。但整体来说hadoop还是比较快的,因为它是进行海量数据存储和分布式计算,这个速度已经很不错了。
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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:
2.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 。
3.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 。
4.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。
5.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。
6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行
7.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。
8.hbase是列存储。
9.hdfs作为底层存储,hdfs是存放文件的系统,而Hbase负责组织文件。
10.hive需要用到hdfs存储文件,需要用到MapReduce计算框架。
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