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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具#xff0c;可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表#xff0c;并提供简单的sql查询功能存储和统计计算查询都会遇到问题今天了解一下Hive和Hbase的区别和应用场景。 一、定义
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简单的sql查询功能默认情况下可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
HBase是Hadoop的数据库一个分布式、可扩展、大数据的存储。
二、区别
Hive是运行在Hadoop上的一个工具准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。
HiveSql默认情况下会转换成MapReduce进行计算所以比较慢只能做离线数据分析不能做实时查询。
HBase它是Hadoop的子项目当然也可以理解为一个工具。Hadoop的数据运算是由MapReduce完成的而数据存储是由HDFS完成的。HDFS是分布式存储这是Hadoop存储数据的特点但由此带来的问题就是数据的无序和散乱。
HBase是NoSql数据库是物理表不是逻辑表虽然数据是存储在hdfs但是读写速度非常快适合做大数据量的即时查询。
三、应用场景
1.Hive中的表为纯逻辑表仅仅对表的元数据进行定义。Hive没有物理存储的功能它完全依赖HDFS和MapReduce。HBase表则是物理表适合存放非结构化的数据。
2.Hive是在MapReduce的基础上对数据进行处理而MapReduce的数据处理依照行模式而HBase为列模式这样使得对海量数据的随机访问变得可行。
3.HBase的存储表存储密度小因而用户可以对行定义成不同的列而Hive是逻辑表属于稠密型即定义列数每一行对列数都有固定的数据。
4.Hive一般是做大数据量的离线数据分析比如日志数据分析但是不能做实时查询因为需要很长时间才能返回结果HBase适合用来对数据量很大的明细数据进行实时查询,如订单数据用户画像数据。
以上就是Hive与HBase的区别及应用场景但是只是说了一部分两者的区别与应用肯定不止这些还需要我们在以后的学习中多加挖掘
