【轉】 Hive Hbase區別 轉載整理

轉自：http://blog.csdn.net/maixia24/article/details/14163203

 

如下 由網上內容 整理： 

 

Hive是爲了簡化編寫MapReduce程序而生的，使用MapReduce作過數據分析的人都知道，不少分析程序除業務邏輯不一樣外，程序流程基本同樣。在這種狀況下，就須要Hive這樣的用戶編程接口。Hive自己不存儲和計算數據，它徹底依賴於HDFS和MapReduce，Hive中的表純邏輯，就是些表的定義等，也就是表的元數據。使用SQL實現Hive是由於SQL你們都熟悉，轉換成本低，相似做用的Pig就不是SQL。

 

HBase爲查詢而生的，它經過組織起節點內全部機器的內存，提供一個超大的內存Hash表，它須要組織本身的數據結構，包括磁盤和內存中的，而Hive是不作這個的，表在HBase中是物理表，而不是邏輯表，搜索引擎使用它來存儲索引，以知足查詢的實時性需求。

hive相似CloudBase，也是基於hadoop分佈式計算平臺上的提供data warehouse的sql功能的一套軟件。使得存儲在hadoop裏面的海量數據的彙總，即席查詢簡單化。hive提供了一套QL的查詢語言，以sql爲基礎，使用起來很方便。

 

HBase是一個分佈式的基於列存儲的非關係型數據庫。HBase的查詢效率很高，主要因爲查詢和展現結果。

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hive是分佈式的關係型數據庫。主要用來並行分佈式 處理 大量數據。hive中的全部查詢除了"select * from table;"都是須要經過Map\Reduce的方式來執行的。因爲要走Map\Reduce，即便一個只有1行1列的表，若是不是經過select * from table;方式來查詢的，可能也須要八、9秒。但hive比較擅長處理大量數據。當要處理的數據不少，而且Hadoop集羣有足夠的規模，這時就能體現出它的優點。

經過hive的存儲接口，hive和Hbase能夠整合使用。

 

 

 

一、hive是sql語言，經過數據庫的方式來操做hdfs文件系統，爲了簡化編程，底層計算方式爲mapreduce。

二、hive是面向行存儲的數據庫。

三、Hive自己不存儲和計算數據，它徹底依賴於HDFS和MapReduce，Hive中的表純邏輯。

四、HBase爲查詢而生的，它經過組織起節點內全部機器的內存，提供一個超大的內存Hash表

五、hbase不是關係型數據庫，而是一個在hdfs上開發的面向列的分佈式數據庫，不支持sql。

六、hbase是物理表，不是邏輯表，提供一個超大的內存hash表，搜索引擎經過它來存儲索引，方便查詢操做。

七、hbase是列存儲。

 

 

Hive只供維護用，真正查起來很是很是慢的！

這是由於它的底層是要經過mapreduce分佈式計算的，hbase、hive、pig底層都是這樣的。但總體來講hadoop仍是比較快的，由於它是進行海量數據存儲和分佈式計算，這個速度已經很不錯了。

 

 

Hive和Hbase有各自不一樣的特徵：hive是高延遲、結構化和麪向分析的，hbase是低延遲、非結構化和麪向編程的。Hive數據倉庫在hadoop上是高延遲的。

 

 

其中HBase位於結構化存儲層，Hadoop HDFS爲HBase提供了高可靠性的底層存儲支持，Hadoop MapReduce爲HBase提供了高性能的計算能力，Zookeeper爲HBase提供了穩定服務和failover機制。

此外，Pig和Hive還爲HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變的很是簡單。 Sqoop則爲HBase提供了方便的RDBMS數據導入功能，使得傳統數據庫數據向HBase中遷移變的很是方便。

 

轉：

以爲在問區別以前，我應該顯示說相同點，這麼一想，又糊塗了，hive和hbase哪裏像了，好像哪裏都不像，既然哪裏都不像，又何來的「區別是什麼」這一問題，他倆全部的都算區別。
那麼，hive是什麼？
白話一點再加不嚴格一點，hive能夠認爲是map-reduce的一個包裝。hive的意義就是把好寫的hive的sql轉換爲複雜難寫的map-reduce程序。
因而，hbase是什麼？
一樣白話一點加不嚴格一點，hbase能夠認爲是hdfs的一個包裝。他的本質是數據存儲，是個NoSql數據庫；hbase部署於hdfs之上，而且克服了hdfs在隨機讀寫方面的缺點。
因此要問hive和hbase的區別，就應該問問map-reduce和hdfs之間的區別，問區別，就要先說說他倆哪裏像。
因而，你說map-reduce和hdfs哪裏像了呢？