hbase与hive区别(hbase hive区别)

hbase hive区别

Spark，是一种通用的大数据计算框架，I正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等，

Spark包含了大数据领城常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MILlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算。

Spark主要用于大数据的计算，而Hadoop以后主要用于大数据的存储（比如HDFS、Hive，HBase等），以及资源调度（Yarn）。

Spark+Hadoop的组合，是未来大数据领域最热门的组合，也是最有前景的组合

hbase和hive的区别 hdfs

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。

hbase与hive的功能是互补的

1、hadoop：它是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用

2、hive：通俗的说是一个数据仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似sql语句的功能，你可以通过该语句完成分布式环境下的计算功能，hive会把语句转换成MapReduce，然后交给hadoop执行。这里的计算，仅限于查找和分析，而不是更新、增加和删除。它的优势是对历史数据进行处理，用时下流行的说法是离线计算，因为它的底层是MapReduce，MapReduce在实时计算上性能很差。它的做法是把数据文件加载进来作为一个hive表（或者外部表），让你觉得你的sql操作的是传统的表。

3、hbase：通俗的说，hbase的作用类似于数据库，传统数据库管理的是集中的本地数据文件，而hbase基于hdfs实现对分布式数据文件的管理，比如增删改查。也就是说，hbase只是利用hadoop的hdfs帮助其管理数据的持久化文件（HFile），它跟MapReduce没任何关系。hbase的优势在于实时计算，所有实时数据都直接存入hbase中，客户端通过API直接访问hbase，实现实时计算。由于它使用的是nosql，或者说是列式结构，从而提高了查找性能，使其能运用于大数据场景，这是它跟MapReduce的区别。

总结：hadoop是hive和hbase的基础，hive依赖hadoop，而hbase仅依赖hadoop的hdfs模块。hive适用于离线数据的分析，操作的是通用格式的（如通用的日志文件）、被hadoop管理的数据文件，它支持类sql，比编写MapReduce的java代码来的更加方便，它的定位是数据仓库，存储和分析历史数据hbase适用于实时计算，采用列式结构的nosql，操作的是自己生成的特殊格式的HFile、被hadoop管理的数据文件，它的定位是数据库，或者叫DBMS

最后补充一下：hive可以直接操作hdfs中的文件作为它的表的数据，也可以使用hbase数据库作为它的表

hbase和hive的关系

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。

hbase与hive的区别

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，旨在提供快速、高效和可扩展的数据处理和查询能力。它采用类似于SQL的查询语言HiveQL，可以将结构化数据映射到分布式存储系统上，如Hadoop HDFS或Apache HBase。

Hive还提供了ETL（Extract-Transform-Load）工具，可以将数据从不同的数据源中提取、转换和加载到Hadoop中，使其更容易分析和查询。

与传统的关系型数据库相比，Hive具有更高的可扩展性和更低的成本，因为它可以轻松地处理大规模的数据，并很容易在云上或私有数据中心中部署和管理。

hbase和hive的应用什么场景

两种方式：

一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。

二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。

hadoop,hbase,hive

1、银行证券业务调研、需求分析与设计、数据分析；

2、负责ETL开发，独立完成ETL详细设计与开发测试工作；

3、参与数据仓库系统上线及运维工作。

任职要求：

1、计算机相关专业，统招本科以上学历；

2、熟悉数据仓库建设流程、具备数据仓库、模型设计经验、ETL开发实施经验；

3、精通SQL、存储过程等开发，有SQL调优知识和经验，掌握Greenplum、Oracle、Sqlserver、Teradata、DB2、MySQL等一种或多种数据库系统的使用；

4、熟悉Linux操作系统、熟练使用linux常用命令；

5、具有Kettle、Informatica、DataStage、PowerCenter等ETL开发工具的实施经验；

6、熟练使用Perl、Shell、Java、Python脚本进行开发；

7、熟悉Hadoop、Hive，Hbase，Kafka，Spark，Storm等大数据技术优先；

8、有银行/保险/证券等金融业数据仓库经验优先。