与Hadoop相比,HBase更注重数据的实时读写能力,而Hadoop则更侧重于数据的批处理和存储。 Hive Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础设施,它提供了一种类似SQL的查询语言(HiveQL)来查询存储在HDFS中的数据。Hive允许用户编写SQL语句,并将这些语句转换成MapReduce、Tez或Spark作业来执行。Hive非常适合数据仓库应用,可以用来...
Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用。 在大数据架构中,Hive和***是协作关系,数据流一般如下图: 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储; 通过Hive清洗、处理和计算原始数据; 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...
hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储,是个NoSql数据库;hbase部署于hdfs之上,并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。 hbase可以理解为为hdfs建立了索引,查询不走map-reduce,直接走自己的表 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。 深入理解HDF...
Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用。 在大数据架构中,Hive和HBase是协作关系,数据流一般如下图: 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储; 通过Hive清洗、处理和计算原始数据; 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...
Hadoop:是一个分布式计算的开源框架,包含三大核心组件: 1.HDFS:存储数据的数据仓库 2.Hive:专门处理存储在HDFS数据仓库工具,主要解决数据处理和计算问题,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。 3.Hba…
Hbase:是一个nosql数据库,和mongodb类似 hdfs:hadoop distribut file system,hadoop的分布式文件系统 Hive:hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件(或者非结构化的数据)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。 其优点是学习成本低,可以通过类SQ...
hive:hive这个东西使不会写mapreduce程序的人使用mapreduce成为了可能,hive可以让你写sql,就像关系型数据库那样写sql,之后这些sql又被翻译成了mapreduce程序,去分析hdfs或者hbase上存储的数据。 大数据对生产环境的配置要求 平常在虚拟机上玩大数据,玩的溜不溜不说,总归是自嗨,在真正的生产环境上可不是跟虚拟机上...
Hadoop最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。Hadoop分布式计算平台，最核心的是，提供海量数据存储的HDFS，与提供海量数据计算的MapReduce，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase。Ha...
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用于分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同…