hive和hbase有什么區別

這篇文章主要介紹了hive和hbase有什么區別，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

Hive是為了簡化編寫MapReduce程序而生的，使用MapReduce做過數據分析的人都知道，很多分析程序除業務邏輯不同外，程序流程基本一樣。在這種情況下，就需要Hive這樣的用戶編程接口。Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴于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是因為SQL大家都熟悉，轉換成本低，類似作用的Pig就不是SQL。

HBase為查詢而生的，它通過組織起節點內所有機器的內存，提供一個超大的內存Hash表，它需要組織自己的數據結構，包括磁盤和內存中的，而Hive是不做這個的，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，以滿足查詢的實時性需求。

hive類似CloudBase，也是基于hadoop分布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里面的海量數據的匯總，即席查詢簡單化。hive提供了一套QL的查詢語言，以sql為基礎，使用起來很方便。

HBase是一個分布式的基于列存儲的非關系型數據庫。HBase的查詢效率很高，主要由于查詢和展示結果。

hive是分布式的關系型數據庫。主要用來并行分布式 處理 大量數據。hive中的所有查詢除了"select * from table;"都是需要通過Map\Reduce的方式來執行的。由于要走Map\Reduce，即使一個只有1行1列的表，如果不是通過select * from table;方式來查詢的，可能也需要8、9秒。但hive比較擅長處理大量數據。當要處理的數據很多，并且Hadoop集群有足夠的規模，這時就能體現出它的優勢。

通過hive的存儲接口，hive和Hbase可以整合使用。

1、hive是sql語言，通過數據庫的方式來操作hdfs文件系統，為了簡化編程，底層計算方式為mapreduce。

2、hive是面向行存儲的數據庫。

3、Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴于HDFS和MapReduce，Hive中的表純邏輯。

4、HBase為查詢而生的，它通過組織起節點內所有機器的內存，提供一個超大的內存Hash表

5、hbase不是關系型數據庫，而是一個在hdfs上開發的面向列的分布式數據庫，不支持sql。

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

7、hbase是列存儲。

Hive只供維護用，真正查起來非常非常慢的！

這是因為它的底層是要通過mapreduce分布式計算的，hbase、hive、pig底層都是這樣的。但整體來說hadoop還是比較快的，因為它是進行海量數據存儲和分布式計算，這個速度已經很不錯了。

Hive和Hbase有各自不同的特征：hive是高延遲、結構化和面向分析的，hbase是低延遲、非結構化和面向編程的。Hive數據倉庫在hadoop上是高延遲的。

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

此外，Pig和Hive還為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非常簡單。 Sqoop則為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中遷移變的非常方便。

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