几句话说下hive与hbase之间的区别：

最新推荐文章于 2024-09-08 23:08:31 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pursuitbeauty/article/details/45850175
本文探讨了Hive与HBase的区别，指出Hive作为MapReduce的封装主要用于处理大量静态数据，而HBase作为一种NoSQL数据库支持实时读写操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、hive封装的是MR，其实就是MR的接口而已。但是HBASE是noSQL的数据库。

2、hive不支持常规的数据库操作，如不能插入，删除，更新等，一般是用来处理大量的静态数据，但是hbase可以执行插入等方面的操作。

3、hive的运行时间一般比较的长，所以适合大的静态数据，但是hbase则不需要，可以进行大规模的实时查询。


大数据：Hadoop基础常识hive，hbase，MapReduce，Spark
2401_84049001的博客
04-01 1872
今天关于面试的分享就到这里，还是那句话，有些东西你不仅要懂，而且要能够很好地表达出来，能够让面试官认可你的理解，例如Handler机制，这个是面试必问之题。有些晦涩的点，或许它只活在面试当中，实际工作当中你压根不会用到它，但是你要知道它是什么东西。最后在这里小编分享一份自己收录整理上述技术体系图相关的几十套腾讯、头条、阿里、美团等公司的面试题，把技术点整理成了视频和PDF（实际上比预期多花了不少精力），包含知识脉络 + 诸多细节，由于篇幅有限，这里以图片的形式给大家展示一部分。还有。
hive、hbase、mysql数据传输，hive优化实践(一)
王某的博客
07-30 1794
此次实践缘由 关于实验 hive、hbase、mysql数据传输 数据集预览 数据预处理 导入数据到hive 创建外部表 hive到mysql 查看执行计划 mysql到Hbase 使用较大的数据集,为优化做准备 此次实践缘由 hive自去年学习后，就一直放着少有使用了，前几天接到面试，说hive这块，让再多学习学习。 所以有了这次实践，复习一把。 主要是想做些优化，...
Hive的简单总结
mys_35088的博客
06-26 831
1.什么是HIVE1.hive是一个工具，用于将输入的sql语句翻译成MapReduce程序，对HDFS中的数据进行增删改查和运算，并将结果存入HDFS中。 2.HIVE的工作机制核心： HIVE 利用HDFS来存储文件； 利用Mapreduce来做数据分析 利用mysql来为用户提供查询接口3. HIVE的DDL(数据库定义语言 database definition language)1.建库...
Hive面试篇之Hive与Hbase的区别
lv_hulk的博客
04-11 349
Hive面试篇之Hive与Hbase的区别 使用方面区别 Hive是一个构建在Hadoop平台上的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化成Map/Reduce。 HBase 是基于HDFS平台的Key/Value类型的NoSql数据库，是一个分布式、可扩展、存储海量数据的数据库，并且...
phoenix也能实现sql查询为什么在数仓中不用hbase代替hive
bitbitbyte的博客
06-01 505
网上相关文章较少, 得到了一些结论:1 . 无法满足数据仓库调度对于数据体系依赖分析及元数据管理相关要求，故不能作为数据仓库的主要使用方式.2. hbase主要海量数据的存储，hive比较适合数据仓库分析相关大数据时代的争议：Spark 能替代 Hive 吗？ ...
hive与hbase对比
很多时候犯错都是在不知情的情况下发生的
05-19 689
Hive和HBase是两个不同的和处理系统，具有以下差异：1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，在Hadoop中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。2、适用场景：Hive适用于那些需要对结构化数据进行查询和分析的场景，通常用于批处理分析，可以处理大量的数据。而HBase适用于需要高速查询和随机访问非结构化数据的场景，可以存储和处理大规模的非结构化数据。
HBase与Hive的关系
qq_40772429的博客
08-09 327
什么是HBase? 1.首先它是一个非关系型数据库,不对数据进行计算、加工，仅限于查询与存储，该数据库里面存储的是结构化与非结构化数据，因此不适合对其进行关联查询，像SQL语言那种JOIN操作是无法实现的。 2.基于hadoop架构，将数据存储至HDFS的DataNode中,提供高容错的支持，HBase中的RegionServer对其以region的格式进行管理，里面存储数据的模式是K-V键值对形式 3.需要zookeeper的支持以及提供master的高可用、RegionServer的监控、元数..
Alex 的 Hadoop 菜鸟教程: 第21课 不只是在HBase中用SQL：Phoenix
软件哲学
03-06 9923
什么是Phoenix？ Phoenix的团队用了一句话概括Phoenix："We put the SQL back in NoSQL" 意思是：我们把SQL又放回NoSQL去了！这边说的NoSQL专指HBase，意思是可以用SQL语句来查询Hbase，你可能会说：“Hive和Impala也可以啊！”。但是Hive和Impala还可以查询文本文件，Phoenix的特点就是，它只能查Hbase，别的类型都不支持！但是也因为这种专一的态度，让Phoenix在Hbase上查询的性能超过了Hive和Impala！
hbase简介
chuige2013的博客
09-08 1930
Master 是所有 Region Server 的管理者，其实现类为 HMaster(服务器上有个HMaster进程)，主要作用如下: 对于表的操作:create, delete, alter对于 RegionServer 的操作:分配 regions 到每个 RegionServer，监控每个 RegionServer的状态，负载均衡和故障转移。用于标识数据的不同版本(version)，每条数据写入时，如果不指定时间戳，系统会 自动为其加上该字段，其值为写入 HBase 的时间。1.2.3 数据模型。
spark02： 围绕Spark3.0.1为主Hadoop3.2、Mysql、Hbase2.3.3、Hive3.1.2、ZooKeeper3.5.5、Flume、Kafka、Redis搭建
Big_data_implicit_
11-26 1259
非生产环境，就使用一个新一点的版本，提前先踩踩坑，版本的选型真是一个头疼的问题，先看一下apache的官网的测试图： 先选好Spark：3.0.1 对应的Hadoop:3.2和2.7中选一个，综合上面的图，2.7无法使用HBase，只能选3.2了 #hadoop软件： http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.2.1/hadoop-3.2.1-src.tar.gz ＃spark软件： http://archive.apac
Hive和HBase比较
cndn20120225的博客
02-19 2527
Hive和HBase比较 Hive：本质上是一个用于进行数据仓库管理的工具，在实际过程中经常用于对数据进行分析和清洗，提供了相对标准的SQL结构，底层会将SQL转化为MapReduce来执行，因此Hive的效率相对较低，更适合于离线开发的场景。Hive一般针对历史数据进行分析，一般只是提供增加和查询的能力，一般不会提供修改和删除的功能。 HBase：本质上是一个非关系型数据库，在实际过程中，用于存储数据。因为HBase的读写效率较高，吞吐量较大，因此一般使用HBase来存储实时的数据，最终数据会落地到H
HBase 与 Hive 的区别和关系
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Andrew的成长之路
01-10 1万+
看到了很多博文中对HBase 与 Hive 的区别做了一些说明，关于这个问题，在刚开始学习 HBase 和 Hive 时就有了这个问题在我脑海中，所以在看到这些博文后，忽然觉得茅塞顿开，可能还需要一段时间的消化和吸收，但是已经比之前明白了许多，写下这篇博文，供日后使用。一 由简入繁，通俗的说看到一篇博文，是这样理解的。 hive是什么？ 白话一点再加不严格一点，hive可以认为是map-reduc
HBase 和 Hive 的比较
weixin_44387652的博客
03-02 1442
HBase 和 Hive 的比较1、相同点2、不同点 1、相同点 HBase 和 Hive 都是架构在 Hadoop 之上，用 HDFS 做底层的数据存储，用 MapReduce 做数据计算。 2、不同点 （1）Hive 是建立在 Hadoop 之上为了降低 MapReduce 编程复杂度的 ETL 工具； HBase 是为了弥补 Hadoop 对实时操作的缺陷。 （2）Hive 表是纯逻辑表，因为 Hive 的本身并不能做数据存储和计算，而是完全依赖 Hadoop； HBase 是物理表，提供了一张超大的
HBase与Hive整合的必要性
象在舞的技术专栏
08-17 2172
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础构架、是为了减少MapReduce编写工作的批处理系统，Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。Hive可以理解为一个客户端工具，将我们的sql操作转换为相应的MapReduce jobs，然后在Hadoop上面运行。          HBase全称为Hadoop Database，即HBase是Hadoop的数
Hive vs HBase （配合使用才是最佳方案）
SunnyRivers
09-27 3489
前言 Hive是什么 数据仓库，用来分析HDFS数据 Hive的作用 用SQL访问HDFS数据 HBase是什么 NoSQL数据库 HBase作用 随机访问HDFS数据
HBase（六）HBase整合Hive，数据的备份与MR操作HBase
dengshuabi6933的博客
08-16 277
一.数据的备份与恢复 1. 备份 停止HBase服务后，使用distcp命令运行MapReduce 任务进行备份，将数据备份到另一个地方，可以是同一个集群，也可以是专用的备份集群。 即，把数据转移到当前集群的其他目录下（也可以不在同一个集群中）: $ bin/hadoop distcp \ hdfs://node21:8020/hbase \ hdfs:/...
hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中？区别:
號先生的博客
01-16 1427
作者：yuan daisy 链接：https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/78289309 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 1.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
HiveSQL干啥的
最新发布
07-22
<think>嗯，用户这次问的是HiveSQL的用途和常见场景，结合之前的对话历史，用户似乎对大数据处理工具很感兴趣。之前已经详细解释过Spark和Flink的区别，这次聚焦在HiveSQL上。 用户可能是个刚接触大数据的技术人员，或者需要做数据处理的业务人员。ta特意要求“通俗讲解”和“举例说明”，说明需要接地气的解释，而不是纯概念堆砌。从ta连续追问不同工具的使用场景来看，应该是在实际工作中遇到了技术选型问题。 注意到用户提供了几个站内引用，其中引用[2]提到Hive的本质是“将SQL转为MapReduce”，这是核心切入点。引用[4]的ETL示例很典型，可以作为主要案例。需要强调Hive适合处理静态数据的特性，正好和之前讲过的Spark/Flink形成对比——这样能帮用户建立知识关联。 重点要突出三个层面：一是Hive的定位（数据仓库而非实时引擎），二是典型场景（离线分析为主），三是使用边界（不适合低延迟场景）。用户给的清洗日志案例很经典，但需要补充更生活化的例子，比如电商报表这种容易理解的场景。 突然想到用户可能混淆了Hive和Spark SQL，需要明确区分：Hive依赖MapReduce执行引擎（慢但稳定），Spark SQL则是内存计算（快但资源要求高）。不过这个扩展问题可以放在最后的相关问题里，避免偏离主题。</think>以下是关于 HiveSQL 的通俗讲解及常见使用场景分析，结合具体示例说明： --- ### 一、HiveSQL 是什么？ **核心定位**： HiveSQL 是 **基于 Hadoop 的数据仓库工具**，能将类 SQL 语句自动转换成 MapReduce 任务（或 Tez/Spark 任务），实现对海量数据的分析处理。简单说：**用写 SQL 的方式操作 Hadoop 上的大数据**，避免手动编写复杂的 MapReduce 程序[^2]。 > ✅ **核心价值**： > 让熟悉 SQL 的分析师/工程师，无需学习 Java 或 MapReduce，就能直接处理 TB/PB 级数据。 --- ### 二、HiveSQL 的典型应用场景 #### 场景 1️⃣ **离线数据清洗与ETL** **需求**：将原始日志/业务数据清洗为结构化表 **示例**：清洗无效日志并转换时间格式 ```sql -- 创建外部表映射原始日志（HDFS路径） CREATE EXTERNAL TABLE raw_logs ( ip STRING, url STRING, timestamp BIGINT ) PARTITIONED BY (dt STRING) LOCATION '/hdfs/raw_logs/'; -- 指向HDFS数据路径[^4] -- 清洗数据：过滤无效记录+转换时间格式 INSERT INTO cleaned_logs SELECT ip, url, FROM_UNIXTIME(timestamp) AS access_time -- 时间戳转可读时间 FROM raw_logs WHERE ip IS NOT NULL -- 过滤空IP AND url LIKE 'http%'; -- 只保留合法URL ``` > **用途**：每日定时任务，将杂乱日志转为分析可用的表[^4]。 --- #### 场景 2️⃣ **历史数据统计分析** **需求**：分析历史订单、用户行为等 **示例**：统计电商平台月度销售额 ```sql SELECT product_category, SUM(order_amount) AS total_sales, AVG(order_amount) AS avg_price FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31' GROUP BY product_category ORDER BY total_sales DESC; ``` > **特点**：处理存储在 HDFS/Hive 中的 **静态历史数据**（如 T+1 报表）[^1]。 --- #### 场景 3️⃣ **大规模数据关联分析** **需求**：合并用户信息表与订单表进行深度分析 **示例**：找出高价值用户的购买偏好 ```sql SELECT u.user_id, u.age, u.city, o.product_id, COUNT(o.order_id) AS purchase_count FROM users u JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id WHERE u.vip_level = '钻石会员' GROUP BY u.user_id, u.age, u.city, o.product_id; ``` > **优势**：轻松实现多表 JOIN（即使表数据量达 PB 级）[^2]。 --- #### 场景 4️⃣ **数据仓库分层建模** **需求**：构建企业级数据仓库（ODS → DWD → DWS） ```sql -- 创建明细层表（DWD） CREATE TABLE dwd_user_behavior AS SELECT user_id, behavior_type, FROM_UNIXTIME(log_time) AS behavior_time, device_type FROM ods_logs WHERE dt = '2023-10-01'; -- 创建汇总层表（DWS） CREATE TABLE dws_daily_active_users AS SELECT behavior_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users FROM dwd_user_behavior GROUP BY behavior_date; ``` > **用途**：构建企业数据中台，支持高效查询[^1]。 --- ### 三、HiveSQL 不适合的场景 | **场景** | **原因** | **替代方案** | |-------------------------|--------------------------|-------------------| | 实时数据流处理（<1秒） | Hive 基于 MapReduce，延迟高 | Flink/Spark Streaming | | 低延迟交互式查询 | 查询启动慢（分钟级） | Impala/Presto | | 频繁更新的行级事务操作 | 不支持 ACID 事务（Hive 3.x 前） | HBase/传统数据库 | --- ### 四、关键技术特性 1. **存储优化** - 使用 **列式存储**（ORC/Parquet）提升查询性能，仅读取所需列[^1] ```sql CREATE TABLE optimized_table (...) STORED AS ORC; -- 使用ORC格式压缩存储 ``` 2. **分区与分桶** - **分区**：按日期/地区分割数据（加速时间范围查询） - **分桶**：对数据哈希分桶（优化 JOIN 和采样） ```sql CREATE TABLE logs ( ... ) PARTITIONED BY (dt STRING) -- 按天分区 CLUSTERED BY (user_id) INTO 32 BUCKETS; -- 按用户ID分桶 ``` 3. **兼容性** - 语法高度兼容标准 SQL，支持 UDF（用户自定义函数）扩展功能[^3]。 --- > 💎 **总结一句话**： > **HiveSQL = 用 SQL 语法操作 Hadoop 大数据**，核心解决 **离线、批处理、海量数据** 的分析需求（如数据清洗、历史统计、数据建模），不适合实时场景[^2][^4]。 ---
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