hive可以认为是map-reduce的一个包装。 hive的意义就是把好写的hive的sql(也叫hql)转换为复杂难写的map-reduce程序,从而降低使用Hadoop中使用map-reduce的难度。 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(只是个逻辑表) 2、hbase是什么? hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质...
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,数据流如下: 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入Hbas...
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 。 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 。 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...
Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据;它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简;用于大数据并行运算)。...而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。 HBase是什么?...
第一条查询从HDFS的表中获取数据,第二条查询从HBase的表中获取数据。 步骤6:测试与验证 对查询结果进行验证,确保数据的准确性和性能。 -- 执行HDFS查询并查看执行时间 hive-e"SELECT * FROM user_logs WHERE user_id = 123";-- 执行HBase查询并查看执行时间 ...
二、HBase与Hive、Hadoop的区别 1. 从概念上区分 2. 从应用场景上区分 3. 从数据库角度来看 4. 小结 三、HBase的详细架构 1. HBase与HDFS和Zookeeper的关系 2. 两个核心节点HMaster和HRegionServer 3. HLog 4. HRegion 5. Store 6. 存储工具Mem Store和StoreFile ...
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.Hbase:是基于HDFS的数据库,主要适用于海量数据明细随机实时查询、如日志明细、交易清单、轨迹行为等。在大数据架构中,Hive和HBase是协作关系,数据流一般如下:通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储;通过...
例如,HDFS可以为HBase、Spark和Flink等提供数据存储服务;MapReduce、Spark和Flink等可以处理和分析存储在HDFS或HBase中的数据;而Hive则提供了一种更加简便的方式来查询和分析这些数据。 这些组件之间的区别主要在于它们的设计目标、应用场景和处理方式等方面。 HDFS和HBase主要用于数据存储和管理(大数据存储基本上就是...
一、HBase与HDFS概述 HBase:HBase是一个建立在Hadoop之上的高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,并通过Hadoop MapReduce来处理海量数据。HBase的设计初衷是为了解决关系型数据库在处理海量数据时的局限,特别适用于需要实时随机访问和查询大规模数据集的场景。 HDFS...