1樓:匿名使用者
應該是hadoop在hbase和hive中的作用吧。 hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層儲存。
而hbase是作為分散式資料庫,而hive是作為分散式資料倉儲。當然hive還是借用hadoop的mapreduce來完成一些hive中的命令的執行。而hbase與hive都是單獨安裝的。
你需要哪個安裝哪個,所以不存在重複資訊。
2樓:匿名使用者
hbase和hive均是在hdfs上有自己的檔案組織格式,兩者是互斥的,通常不會同時使用。簡單來說,各個系統的查詢操作的規模由小到大是:
hbase << hive < 常規mapreduce作業
3樓:匿名使用者
簡單來說hive用來批量處理資料,hbase用來快速索引資料。
hbase是一個分散式的基於列儲存的非關係型資料庫。hbase的查詢效率很高,主要由於查詢和展示結果。
hive是分散式的關係型資料庫。主要用來並行分散式 處理 大量資料。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。
由於要走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比較擅長處理大量資料。當要處理的資料很多,並且hadoop叢集有足夠的規模,這時就能體現出它的優勢。
通過hive的儲存介面,hive和hbase可以整合使用。參見:http:
hive和hbase有什麼關係和區別
4樓:匿名使用者
共同點:
1.hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層儲存
區別:2.hive是建立在hadoop之上為了減少mapreduce jobs編寫工作的批處理系統,hbase是為了支援彌補hadoop對實時操作的缺陷的專案 。
3.想象你在操作rmdb資料庫,如果是全表掃描,就用hive+hadoop,如果是索引訪問,就用hbase+hadoop 。
4.hive query就是mapreduce jobs可以從5分鐘到數小時不止,hbase是非常高效的,肯定比hive高效的多。
5.hive本身不儲存和計算資料,它完全依賴於hdfs和mapreduce,hive中的表純邏輯。
6.hive借用hadoop的mapreduce來完成一些hive中的命令的執行
7.hbase是物理表,不是邏輯表,提供一個超大的記憶體hash表,搜尋引擎通過它來儲存索引,方便查詢操作。
8.hbase是列儲存。
9.hdfs作為底層儲存,hdfs是存放檔案的系統,而hbase負責組織檔案。
10.hive需要用到hdfs儲存檔案,需要用到mapreduce計算框架。
5樓:匿名使用者
應該是hadoop在hbase和hive中的作用吧。 hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層儲存。
而hbase是作為分散式資料庫,而hive是作為分散式資料倉儲。當然hive還是借用hadoop的mapreduce來完成一些hive中的命令的執行。而hbase與hive都是單獨安裝的。
你需要哪個安裝哪個,所以不存在重複資訊。
從架構和功能層次說明hbase與hive的區別
6樓:小米地瓜來
共同點:
1.hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層儲存
區別:2.hive是建立在hadoop之上為了減少mapreduce jobs編寫工作的批處理系統,hbase是為了支援彌補hadoop對實時操作的缺陷的專案 。
3.想象你在操作rmdb資料庫,如果是全表掃描,就用hive+hadoop,如果是索引訪問,就用hbase+hadoop 。
4.hive query就是mapreduce jobs可以從5分鐘到數小時不止,hbase是非常高效的,肯定比hive高效的多。
5.hive本身不儲存和計算資料,它完全依賴於hdfs和mapreduce,hive中的表純邏輯。
6.hive借用hadoop的mapreduce來完成一些hive中的命令的執行
7.hbase是物理表,不是邏輯表,提供一個超大的記憶體hash表,搜尋引擎通過它來儲存索引,方便查詢操作。
8.hbase是列儲存。
9.hdfs作為底層儲存,hdfs是存放檔案的系統,而hbase負責組織檔案。
10.hive需要用到hdfs儲存檔案,需要用到mapreduce計算框架。
hive和hbase有什麼關係和區別
共同點 1.hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層儲存 區別 2.hive是建立在hadoop之上為了減少mapreduce jobs編寫工作的批處理系統,hbase是為了支援彌補hadoop對實時操作的缺陷的專案 3.想象你在操作rmdb資料庫,如果是全表掃描...
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