spark和hadoop的区别 hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中？
hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中？
1. HBase：基于Hadoop数据库，是NoSQL数据库；HBase表是物理表，适合存储非结构化数据。
2. Hive：它不存储数据，而是依赖HDFS和MapReduce，通过SQL计算和处理HDFS上的结构化数据；Hive中的表是纯逻辑表。
这两者通常一起使用。
1. HBase：实时随机查询海量详细数据，存储采集到的web数据；
2。配置单元：适用于离线批量数据计算，一般用于查询分析和统计。
谈谈hive和hbase的区别？
1. Hive和HBase都是基于Hadoop的HDFS文件系统，它们是Apache下的项目。2Hive是一种基于HDFS的数据仓库，具有离线分析大规模数据的优点，不属于分布式数据库。三。HBase是一个分布式数据库，它不基于分布式文件系统。这是本质的区别。4hive和HBase的数据可以相互导出
HBase和hive的区别在于：它们以不同的方式存储和管理内部数据。HBase的主要特性是模仿BigTable的列潜在存储。对于大规模的数据存储，查询具有传统数据库无法比拟的优势。Hive的主要问题是数据仓库，它将HDFS上的文件目录结构映射到表。主要关注的是数据的统计。适用场景：HBase：适用于大规模数据存储，其作用可与传统数据库相比，主要侧重于数据访问。蜂巢：适用于大数据的管理、统计和处理。其功能类似于传统的数据仓库，主要集中在数据处理上。结论：在处理大数据时，注重数据存储查询，注重大数据处理结果查询，HBase无疑更适合。例如，在查询时，有类似于count、sum等的函数Hive可以满足您的需要。一般情况下，一些项目被输入到hive中进行数据处理，然后将结果导入MySQL等数据库或HBase中进行查询。至于MySQL和HBase的选择，他们更倾向于你处理后的数据量
共同点：
1。HBase和hive是基于Hadoop构建的。Hive是一个基于Hadoop的批处理系统，用于减少MapReduce作业的工作量。HBase是一个支持Hadoop实时操作的项目。
3. 假设您正在操作rmdb数据库。对于全表扫描，请使用hivehadoop。对于索引访问，请使用HBase Hadoop。
4. Hive查询是MapReduce作业，可以持续5分钟到几个小时。HBase非常高效，这肯定比hive高效得多。
5. Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表是纯逻辑的。
6. Hive使用Hadoop的MapReduce来完成Hive中一些命令的执行。7HBase是一个物理表，而不是一个逻辑表。它提供了一个大内存哈希表，搜索引擎通过它存储索引以方便查询操作。8HBase是一个列存储。9HDFS是底层存储，HDFS是存储文件的系统，HBase负责组织文件。10Hive需要HDFS来存储文件和MapReduce计算框架。
spark和hadoop的区别 python学好了能干什么 数据仓库用hive还是hbase
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
