Hive,Hbase,HDFS等之间的关系

最新推荐文章于 2025-09-21 15:47:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-21 15:47:13 发布 · 3.5k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#hadoop #Hive #Hbase #HDFS

Hive：

Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。其使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。

HDFS:

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。

Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。

Hbase:

Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。

HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。

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。Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

Pig：

Pig的语言层包括一个叫做PigLatin的文本语言,Pig Latin是面向数据流的编程方式。Pig和H

最低0.47元/天 解锁文章
Hadoop、HDFS、Hive、Hbase之间的关系
12-18 3829
Hbase：是一款基于HDFS的数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。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。Hive：用户处理存储在HDFS中的数据，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。，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。
大数据篇 | Hadoop、HDFS、HIVE、HBase、Spark之间的联系与区别
weixin_43646592的博客
05-31 5925
大数据篇 | Hadoop、HDFS、HIVE、HBase、Spark之间的联系与区别
Hive,mysql,HDFS联系
Devin
05-06 1048
一.什么是Hive与其特点 官网介绍：The Apache Hive ™ data warehouse software facilitates reading, writing, and managing largedatasets residing in distributed storage using SQL 。也就是说：hive数据仓库软件使用sql读取、写入和管理驻...
【Hadoop】HBase：构建于HDFS之上的分布式列式NoSQL数据库
最新发布
D2005_10_25的博客
09-21 1334
本文全面介绍了分布式列式数据库HBase。作为Hadoop生态的重要组成，HBase基于HDFS构建，通过有序行键、Region分区和内存缓存机制，实现了海量数据的低延迟随机读写，弥补了HDFS仅支持批处理的不足。文章详细剖析了其列式存储、无模式、多版本等核心特性，并阐述了由Client、ZooKeeper、Master和RegionServer构成的分布式架构及其高可用设计，最后明确了HBase适用于高并发、实时访问和大规模扩展的场景定位。
Hive,Hbase,HDFS之间的关系
weixin_30709809的博客
09-14 207
hive不支持更改数据操作，Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。使用HQL类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。bin/hadoop dfs -lsr /user/hive 查看HDFS上存储的HIVE表 HDFS是GFS的一种实现，是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式。 Hive与Hbase的数据...
Hbase，Hive和Hdfs的关系以及区别
weixin_43861118的博客
06-14 8660
Hbase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，Hbase是Hadoop database即Hadoop数据库。HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。不过HBase 本身其实可以完全不要考虑 HDFS 的，你完全可以只把 HBase 当作是一个分布式高并发 k-v 存储系统，只不过它底层的文件系统是通过 HDFS 来支持的罢了。换做其他的分布式文件系统也是一样的，不影响 HBase 的本质。甚至如果你不考虑文件系统的分布式或稳定性等特性的话，完全可
数仓知识11：Hadoop生态及Hive、HBase、Impala、HDFS之间的关系
维克先生的博客
09-16 3859
Hive、HBase、Impala、HDFS是Hadoop生态体系中常用的开源产品，各个产品间是一个什么样的关系，许多人都搞不清楚，本文将进行研究分析。
Hadoop基础操作知识（HDFS、HBASE、HIVE）
qq_54055583的博客
09-04 419
hadoop基础操作一、Hadoop概念一、什么是Hadoop二、Hadoop的特点三、Hadoop三大组件二、Hadoop基本操作知识1.HDFS2.HBASE3.HIVE总结 一、Hadoop概念 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、什么是Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户
HBase与hive整合 和 hive与hdfs结合的效率对比1
08-08
3. 根据value过滤：对于value过滤，Hive on HBase的性能与Hive on HDFS相近，因为这需要全表扫描，而HBase的缓存机制在此类查询中的效果不如rowkey过滤明显。 三、性能瓶颈与优化策略 1. Map Task：由于HBase默认...
HBase、Hive、Hdfs的关系
smarttally的博客
09-02 939
HBase、Hive、Hdfs的关系 初入大数据的坑，HBase和Hive搞得懵懵懂懂，此blog仅作为笔记，帮助自己理顺思路。 一. 一副简明扼要的说明： 二. Hive： hive有3种搭建模式： Hive不支持更改数据的操作，Hive基于数据仓库，文件只能追加，不能删除修改，可以获取到数据在各时点的状态。 提供静态数据的动态查询，使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序...
HDFS与Hive、HBase之间到底是什么关系
sonia_liss的博客
07-23 7388
概念 HDFS The Hadoop Distribute File System 分布式文件系统 是一个被设计在运行商用硬件的一个分布式文件系统。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处，但是与其他分布式文件系统区别是显著的。HDFS具有高度容错性，设计用于部署在低成本硬件上。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适合具有大数据集的应用程序。HDFS放宽了一些POSIX要求，以实现对文件系统的...
数据仓库中mysql,hive,hdfs,mapreduce之间的关系
Arthur_Holmes的博客
10-10 635
         交流中发现很多hive转行的开发者都不是特别清楚，hive既然是数据仓库，那为什么还需要mysql数据库，还需要hdfs呢，熟悉三者之间的关系是作为一个合格的hive数据仓库开发者必须掌握的技能  一.什么是Hive与其特点        官网介绍：The Apache Hive ™ data warehouse software facilit...
Hive 和 HDFS、MySQL 之间的关系
JIE的博客 --- moon_coder
09-04 3055
Hive 使用 HDFS 作为其底层数据存储，将数据存储在 HDFS 中的文件和目录中，然后执行查询以从 HDFS 中检索和处理数据。在大数据环境中，MySQL 可能用于存储与 Hive 相关的元数据，例如 Hive 表的定义、分区信息和其他元数据。当用户将数据加载到 Hive 表时，数据通常会存储在 HDFS 中，这使得数据可以被多个 Hive 查询访问。Hive、MySQL 和 HDFS 是三个不同的数据存储和处理系统，它们在大数据生态系统中扮演不同的角色，但可以协同工作以支持数据管理和分析任务。
hive 与 hdfs 文件的关系
景山编程-顺道编程
09-17 1万+
Hive 是一个建立在hadoop文件系统上的数据仓库架构，可以用其对hdfs上数据进行分析与管理。 实际上是将hdfs上的文件映射成table（按文件格式创建table,然后hive的数据仓库会生成对应的目录，默认的仓库路径：user/hive/warehouse/tablename，目录名与这个表名相同，这时只要将符合table定义的文件加载到该目录便可通过Hql对整个目录的文件进行查询了。...
Hive和hdfs的关系与区别
热门推荐
qq_38603049的博客
09-10 1万+
Hive的基本介绍 （1）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映射为一张数据库表，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。 （2）Hive 是建立在 Hadoop 上的...
hive 数据仓库中 mysql,hive,hdfs,mapreduce 之间的关系
sowhat
07-06 2435
交流中发现很多hive转行的开发者都不是特别清楚，hive既然是数据仓库，那为什么还需要mysql数据库，还需要hdfs呢，熟悉三者之间的关系是作为一个合格的hive数据仓库开发者必须掌握的技能 通俗理解：mysql 是 资源库的角色。hive不也是属于数据仓库嘛，他的数据文件是放在HDFS上，但是他的配置信息是放在资源库上，也就是mysql。比如说表结构等等。相当于'后宫'，我是这么理解的...
Hadoop中HDFS、Hive 和 HBase三者之间的关系
qq_36634055的博客
07-16 2402
Hive 类似于一个数据仓库，它建立在 HDFS 之上，提供了 SQL-like 的查询语言（HiveQL），让数据分析师和开发者可以用类似 SQL 的方式来查询和管理 HDFS 上的大数据。Hive 把复杂的 MapReduce 编程抽象掉了，让用户更专注于数据的业务逻辑，而不是底层的技术细节。： HBase 是一个基于 HDFS 的 NoSQL 数据库，它提供了实时读写和随机访问的能力。是 Hadoop 生态系统中三个重要的组件，它们各自解决了大数据存储和处理的不同层面的问题。
说明一下Hive，HDFS和Hbase的关系以及区别
06-12
### Hive、HDFS和HBase的关系与区别 #### 1. 关系 Hive、HDFS和HBase在大数据生态系统中具有紧密的联系，但它们各自承担不同的角色。 - **HDFS** 是 Hadoop 的分布式文件系统，提供了高可靠性和高吞吐量的数据存储能力。HDFS 是整个 Hadoop 生态系统的底层存储基础[^1]。 - **HBase** 是一个分布式的、面向列的 NoSQL 数据库，它构建在 HDFS 之上，提供了对大规模数据集的随机读写能力。HBase 利用 HDFS 来存储其底层数据文件，同时通过自身的架构设计克服了 HDFS 在随机读写方面的不足[^2]。 - **Hive** 是一种数据仓库工具，它将结构化或半结构化的数据抽象为表，并使用 SQL-like 查询语言（HiveQL）进行查询。Hive 的数据通常存储在 HDFS 上，而它的查询会被翻译成 MapReduce 或其他计算框架的任务来执行[^3]。 因此，HDFS 是 HBase 和 Hive 的底层存储支持，HBase 提供了实时的随机读写能力，而 Hive 则专注于批量数据分析和处理。 --- #### 2. 区别 | 特性 | Hive | HDFS | HBase | |---------------------|---------------------------------------|---------------------------------------|----------------------------------------| | **类型** | 数据仓库工具 | 分布式文件系统 | 分布式 NoSQL 数据库 | | **存储方式** | 数据存储在 HDFS 中 | 分布式块存储 | 数据按行分片存储在 HDFS 上 | | **查询方式** | 使用 HiveQL（类似 SQL） | 不提供查询功能 | 使用 Java API 或 Apache Phoenix | | **实时性** | 批处理，延迟较高 | 不支持实时查询 | 实时随机读写 | | **适用场景** | 大规模数据的批量分析和挖掘 | 高可靠性的大规模文件存储 | 实时应用，如在线推荐系统、日志存储 | | **扩展性** | 基于 Hadoop 的扩展性 | 高度可扩展 | 支持水平扩展 | --- #### 3. 技术特点对比 - **HDFS** HDFS 是一个分布式文件系统，设计目标是存储大文件并提供高吞吐量的顺序读写能力。然而，HDFS 并不适合频繁的随机读写操作，因为它的设计初衷是为了批处理任务。 - **HBase** HBase 是一个基于 HDFS 构建的分布式数据库，它通过稀疏、分布式的列存储模型实现了高效的随机读写能力。HBase 使用行键作为主键，结合 B+ 树索引和布隆过滤器等技术加速查询性能。 - **Hive** Hive 是一种数据仓库工具，它允许用户通过类 SQL 的语言查询存储在 HDFS 上的数据。Hive 的查询会被翻译成 MapReduce 或 Spark 等计算框架的任务来执行。由于依赖于批处理机制，Hive 不适合低延迟的应用场景[^3]。 --- #### 4. 存储模型对比 - **HDFS** HDFS 使用块存储模型，将文件分割成固定大小的块（默认 128MB），并将这些块分布存储在集群中的不同节点上。这种设计非常适合大规模数据的顺序读写，但在随机访问方面表现不佳[^1]。 - **HBase** HBase 是列存储数据库，数据以列族的形式组织。每个行由行键唯一标识，数据按照行键排序存储。HBase 的存储模型使其非常适合处理非结构化和半结构化数据[^2]。 - **Hive** Hive 的存储模型基于 HDFS，但它通过元数据定义将 HDFS 上的文件抽象为表。Hive 支持分区和分桶机制，可以显著提升查询效率。 --- #### 5. 示例代码 以下是三种工具的基本使用示例： ```sql -- Hive 查询示例 SELECT COUNT(*) FROM logs WHERE timestamp > '2023-01-01'; ``` ```java // HBase 查询示例 Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config); Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("my_table")); Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1")); Result result = table.get(get); byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("column1")); ``` ```python # HDFS 操作示例（使用 PyHDFS） from pyhdfs import HdfsClient client = HdfsClient(hosts='localhost:9870') with client.open('/path/to/file') as f: content = f.read() ``` --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值