• hive与hbase及MySQL的区别


      Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的,使用MapReduce做过数据分析的人都知道,很多分析程序除业务逻辑不同外,程序流程基本一样。在这种情况下,就需要Hive这样的用戶编程接口。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,就是些表的定义等,也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉,转换成本低,类似作用的Pig就不是SQL。

      Hive和Hbase有各自不同的特征:hive是高延迟、结构化和面向分析的,hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。
    其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。 

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      觉得在问区别之前,我应该显示说相同点,这么一想,又糊涂了,hive和hbase哪里像了,好像哪里都不像,既然哪里都不像,又何来的“区别是什么”这一问题,他俩所有的都算区别。
      那么,hive是什么?
      白话一点再加不严格一点,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转换为复杂难写的map-reduce程序。
      于是,hbase是什么?
      同样白话一点加不严格一点,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。
      所以要问hive和hbase的区别,就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别,问区别,就要先说说他俩哪里像。

    一、hive和MySQL的区别

      由于hive使用的是类sql的查询语言hql,因此很容易给人一种错觉,说hive和MySQL同样是数据库,然而,hive除了使用类sql的语言外,很多方面都与MySQL存在区别。下面将从不同方面来看hive和MySQL之间的区别。

      有一点需要注意的是,hive是为数据仓库设计的,而MySQL数据库则可以用再在线的应用中。

    hive 与 MySQL 对比
      hive MySQL
    查询语言 hql(类sql) sql
    数据存储 HDFS Raw Device or Local FS
    执行 MapReduce Executor
    执行延迟
    处理数据规模
    索引 0.8版本后加入位图索引 有复杂的索引
    数据更新 不支持行级数据的插入删除与更新 支持行级数据的插入删除与更新
    数据格式 用户可以自己指定数据格式  指定数据格式

    1. hive适合离线大数据集,不适合线上实时查询。因为其具有较高的延迟;

    2. Hive 中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格、” ”、”x001″)、行分隔符(” ”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式TextFile,SequenceFile以及RCFile)。由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的HDFS目录中。而在数据库中,不同的数据库有不同的存储引擎,定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储,因此,数据库加载数据的过程比较耗时;

    3. hive是针对数据仓库设计使用的,而数据仓库是读多改少的,因此,hive并不支持数据的改写和添加。MySQL中数据则可以进行改写更新操作;

    4. Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的(类似 select * from tbl的查询不需要MapReduce)。而数据库通常有自己的执行引擎。

    5. Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理,甚至不会对数据进行扫描,因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入, Hive 可以并行访问数据,因此即使没有索引,对于大数据量的访问,Hive 仍然可以体现出优势。数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了 Hive 不适合在线数据查询。

    参考:

    https://blog.csdn.net/vipyeshuai/article/details/50847281

    https://blog.csdn.net/Sunshine_2211468152/article/details/83031356

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