hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场
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2018-06-19 · 知道合伙人互联网行家
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1. Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据。Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,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。 而HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据。
2. Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式;HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式,适合海量数据的随机访问。
3. HBase的表是疏松的存储的,因此用户可以给行定义各种不同的列;而Hive表是稠密型,即定义多少列,每一行有存储固定列数的数据。
4. Hive使用Hadoop来分析处理数据,而Hadoop系统是批处理系统,因此不能保证处理的低迟延问题;而HBase是近实时系统,支持实时查询。
5. Hive不提供row-level的更新,它适用于大量append-only数据集(如日志)的批任务处理。而基于HBase的查询,支持和row-level的更新。
6. Hive提供完整的SQL实现,通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join,多级索引,表关系复杂的应用场景。
2. Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式;HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式,适合海量数据的随机访问。
3. HBase的表是疏松的存储的,因此用户可以给行定义各种不同的列;而Hive表是稠密型,即定义多少列,每一行有存储固定列数的数据。
4. Hive使用Hadoop来分析处理数据,而Hadoop系统是批处理系统,因此不能保证处理的低迟延问题;而HBase是近实时系统,支持实时查询。
5. Hive不提供row-level的更新,它适用于大量append-only数据集(如日志)的批任务处理。而基于HBase的查询,支持和row-level的更新。
6. Hive提供完整的SQL实现,通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join,多级索引,表关系复杂的应用场景。
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