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浅谈Hbase和Hive的区别以及分别适用的场景,内附大数据资料

Hbase和Hive都是大数据处理的重要工具,但两者在大数据架构中处于不同位置,Hbase主要应用于实时数据查询问题,Hive则主要解决数据处理与计算方面。在一般的大数据处理中,两者可以配合使用。下面简单概括一下两者的区别。

一、区别:

1.Hbase即 HadoopDatabase 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿、百亿)的随机实时查询,如交易清单、日志明细、轨迹行为等。

2. Hive是Hadoop的数据仓库,严格地讲并非数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据计算。

3.通过元数据来描述HDFS上的结构化文本数据,通俗点来说,就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本,包括各列数据名称、数据类型等内容,便于处理数据,当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是Hive的元数据,例如Spark SQL、Impala等;

4.基于第一点,通过SQL来处理和计算HDFS的数据,Hive会将SQL翻译为MapReduce来处理数据。

二、关系

在大数据架构中,Hive和HBase是协作关系,总结起来有以下四点:

1.通过Hive清洗、处理和计算原始数据;

2.通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储;

3.HIve清洗处理后的结果,如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase;

4.数据应用从HBase查询数据。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180118A0992U00?refer=cp_1026
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