hbase和hve的区别

HBase与Hive的基本概念

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在大数据生态系统中，HBase和Hive是两个广泛使用的开源项目，它们都是基于Hadoop的文件存储系统HDFS构建的，尽管两者都用于处理大规模数据集，但它们在设计、用途和操作方式上有着根本的不同。

HBase

HBase是一个开源的、非关系型分布式数据库，它提供了类似于Bigtable模型的随机实时读/写访问，HBase运行在HDFS之上，是为了解决Hadoop MapReduce框架处理速度慢的问题而设计的，它能够提供更快的数据访问。

主要特点：

面向列的数据库，适合稀疏数据。

提供低延迟的数据访问。

支持单行事务。

自动分片和负载均衡。

使用ZooKeeper进行集群协调。

Hive

Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的语言（HiveQL）来查询这些数据。

主要特点：

面向数据分析，适用于长期在线分析处理（OLAP）。

通过HiveQL提供SQLlike的查询语言。

将查询转换成MapReduce任务执行。

适合批量处理而非实时查询。

支持多种存储格式如TextFile, SequenceFile, ORC等。

HBase与Hive的区别

下面通过几个维度来对比HBase和Hive的主要区别：

1. 数据存储和处理

2. 查询语言和执行

3. 适用场景

4. 系统架构和扩展性

相关技术比较

在实际使用中，HBase和Hive往往被结合使用以发挥各自的优势，可以使用HBase来处理实时数据流，然后将结果导入Hive进行深度分析，这种组合可以同时满足快速数据访问和复杂分析的需求。

上文归纳

选择HBase还是Hive取决于具体的应用场景和需求，如果需要实时的随机读写访问和低延迟的数据检索，HBase是更好的选择；而对于批量数据处理和复杂的分析查询，Hive则更为合适，两者都有其独特的优势，而在很多情况下，它们可以互为补充，共同构建强大的数据处理平台。

FAQs

Q1: HBase是否支持SQL查询？

A1: HBase本身不支持SQL查询，但可以通过一些外部工具比如Phoenix来对HBase数据使用SQL进行查询，Phoenix是构建在HBase之上的一个SQL皮肤，允许用户使用ANSI SQL语法来执行查询。

Q2: Hive是否适合实时查询场景？

A2: Hive不适合实时查询场景，因为它是为批处理设计的，并且查询通常涉及长时间的计算过程，如果需要实时查询，可以考虑使用像Apache Impala这样的内存计算引擎，或者直接使用HBase。

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文章来源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news21/83471.html

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