数据仓库用hive还是hbase(数据仓库用hive还是MPPDB)

Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写回Hive 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：1.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 。2.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 。3.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。4.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，就只是表的定义等，即表的元数据。这样就可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。5.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行6.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。7.hbase是列存储。8.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。 9.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。

1.Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。 2.Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。3.HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。4.Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。5.Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。 6.Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。
hbase和hive的差别对比：1、hbase当前noSql数据库的一种，hive是hdfs分布式文件系统的一种，二者对数据的存储方式是不同的。2、使用场景：hbase最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key-value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。hive主要针对的是OLAP应用，其底层是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各种关联，分组，聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。

hbase概念:  非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable  高宽厚表  作用:  为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。能干什么:  存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql:  结构化查询语言  nosql:  非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。非关系型数据库--列存储(hbase)  非关系型数据库--文档存储(MongoDB)  非关系型数据库--内存式存储(redis)  非关系型数据库--图形模型(graph)  hive和hbase区别?  Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。hbase运行方式:  standalonedistrubited  单节点和伪分布式?  单节点:单独的进程运行在同一台机器上  hbase应用场景:  存储海量数据低延迟查询数据  hbase表由多行组成  hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

hbase概念:非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable高宽厚表作用:为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。能干什么:存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql:结构化查询语言nosql:非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。非关系型数据库--列存储(hbase)非关系型数据库--文档存储(MongoDB)非关系型数据库--内存式存储(redis)非关系型数据库--图形模型(graph)hive和hbase区别?Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训http://www.kmbdqn.com/发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。hbase运行方式:standalonedistrubited单节点和伪分布式?单节点:单独的进程运行在同一台机器上hbase应用场景:存储海量数据低延迟查询数据hbase表由多行组成hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

hbase概念:  非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable  高宽厚表  作用:  为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。能干什么:  存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql:  结构化查询语言  nosql:  非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。非关系型数据库--列存储(hbase)  非关系型数据库--文档存储(MongoDB)  非关系型数据库--内存式存储(redis)  非关系型数据库--图形模型(graph)  hive和hbase区别?  Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。hbase运行方式:  standalonedistrubited  单节点和伪分布式?  单节点:单独的进程运行在同一台机器上  hbase应用场景:  存储海量数据低延迟查询数据  hbase表由多行组成  hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。