hive与hbase区别

Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠,但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质,使它们更适合特定任务。一些主要区别包括:

  • Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 集群上的数据仓库系统,而 Apache HBase 是一个建立在 HDFS 上的 NoSQL 键/值的数据库。 

  • Hive 为 Hadoop 数据提供 SQL 特性,HBase 实时存储和处理 Hadoop 数据。 

  • HBase 主要用于实时查询大数据,而 Hive 不适合实时查询。 

  • Hive 最适合用于数据的分析查询。 

虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品,但它们不为用户提供相同的功能。然而,尽管存在差异,Apache Hive 和 Apache HBase 都是处理大数据时优先考虑的两块工具和解决方案。


Hive 和 HBase 的劣势?

每个工具都有自己的优缺点。因此,Hive 和 HBase各自都存在一些限制。

hive的缺点:

首先,虽然Hive也具有非常基本的 ACID 功能,但它们没有像 MYSQL 那样成熟完备的产品架构,速度无法满足日常OLTP型业务。

Hive 查询通常也具有高延迟。由于它在 Hadoop 上运行批处理,因此获取查询结果可能需要几分钟甚至1小时。此外,更新数据可能既复杂又耗时。

Hive 不是擅长用于查询数据集(尤其是大数据集中)当中的部分数据,大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS (关系型数据)来处理这些数据集。

HBase的缺点:

HBase 查询采用自定义语言,需要经过培训才能学习。HBase 并不完全符合 ACID,尽管它确实支持某些属性。

HBase 可以通过协同处理来处理小数据,但它仍然不如 RDBMS(关系型数据库) 有用。


hive和hbase各自用例

Hive 用例

1、Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如,计算趋势或网站日志。

2、HDFS 的 SQL 查询引擎 - 您可以利用 Hive的HQL来查询处理 Hadoop 数据集,然后将它们连接到相应的BI工具,进行相关报表展示。

HBase 用例

1、HBase 非常适合实时查询大数据(例如 Facebook 曾经将其用于消息传递)。Hive 不能用于实时查询,因为速度很慢。

2、HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。您也可以将 HBase 用作所有 Hadoop 数据的仓库。

3、大量数据需要长期保存, 且数量会持续增长,而且瞬间写入量很大。