1、基本定义
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具:
可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。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。
HBase是基于Hadoop的分布式数据库:
hbase运行在hdfs上,和hive不一样,hbase能够在数据库上实时运行,而不是运行MapReduce任务。
2、两者的特点
hive:
运行Hive查询会花费很长时间,因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点,一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。
Hive适合用来对一段时间内的数据进行分析查询,例如,用来计算趋势或者网站的日志。Hive不应该用来进行实时的查询。因为它需要很长时间才可以返回结果。
Hive目前不支持更新操作。
HBase:
通过存储key/value来工作。
HBase查询是通过特定的语言来编写的,这种语言需要重新学习。类SQL的功能可以通过Apache Phonenix实现。
为了运行Hbase,Zookeeper是必须的,zookeeper是一个用来进行分布式协调的服务,这些服务包括配置服务,维护元信息和命名空间服务。
Hbase非常适合用来进行大数据的实时查询。
当然,这两种工具是可以同时使用的,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。
Hive和Hbase底层对比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。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。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。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。
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