ClickHouse 与 Hbase的对比【转】

本文详细介绍了HBase和ClickHouse的基础,包括它们在Hadoop生态中的角色、架构特点以及数据操作方式。HBase作为NoSQL数据库,擅长非结构化数据存储和随机读写,而ClickHouse则专注于在线分析处理(OLAP),提供高效的数据查询性能。虽然ClickHouse在更新和删除操作上支持较弱,但其异步处理机制确保了出色的分析性能。在选择上,HBase适合非结构化数据,而ClickHouse适合高性能查询场景。

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1 ClickHouse与Hbase的基础

hadoop 生态圈技术繁多,HDFS主要用于保存底层数据。

Hbase 是一款NoSQL也是Hadoop生态圈的核心组件,其具有海量的存储能力,优秀的随机读写能力。

ClickHouse 是一个用于**在线分析处理查询(OLAP)**的列式数据库管理系统(DBMS),能够使用SQL语句查询实时生成分析数据报告,它拥有优秀的数据存储能力。

2 ClickHouse与HBase的架构对比

2.1 Hbase架构

2.2 ClickHouse的架构

在这里插入图片描述

3 基本操作对比

3.1HBase

写流程

在这里插入图片描述

读流程

在这里插入图片描述

3.2 ClickHouse

Clickhouse是个分析型数据库,这种场景下,数据一般是不变的,因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的,实际上并不支持标准的update、delete操作。

Clickhouse通过alter方式实现更新、删除,它把update、delete操作叫做mutation(突变)。

标准SQL的更新、删除操作是同步的,即客户端要等服务端反回执行结果(通常是int值);而Clickhouse的update、delete是通过异步方式实现的,当执行update语句时,服务端立即反回,但是实际上此时数据还没变,而是排队等着。

4 数据查询操作

Hbase:不支持标准sql,需要集成Phoenix插件。Hbase自身有Scan操作,但是不建议执行,一般会全量扫描导致集群崩溃。
Clickhouse:自身有优良的查询性能

5 各维度对比

在这里插入图片描述
Hbase更适合非结构化的数据存储,ClickHouse拥有高效的查询能力

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