Hbase，Hive，Mysql区别完全弄懂

最新推荐文章于 2025-07-09 20:01:01 发布
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文章标签： mysql hbase hive
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32736999/article/details/83832376
本文对比分析了Hive、MySQL和HBase三种数据处理系统的特性，包括查询语言、数据存储方式、执行机制、索引支持、类型、内部机制、增删改查能力、Schema灵活性及应用场景。Hive适用于大规模离线数据处理，MySQL适合于关系型数据管理和小规模数据处理，而HBase则专注于实时列式数据存储。

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

Hive - Mysql

 

Hive

mysql

查询语言

HQL

SQL

数据存储

HDFS

磁盘上

执行

MR

Excutor

 

延迟

高

低

处理规模

大

小

索引

0.8版本之后加入位图索引

有复杂的索引

Hive - Hbase

 

Hbase

Hive

类型

列式数据库

数据仓库

内部机制

数据库引擎

MR

增删改查

都支持

只支持导入跟查询

Schema

只需要预先定义列族，不需要具体到列可以动态修改

需要预先定义表格

应用场景

实时

离线

特点

k-v

类SQL

 

mysql -Hbase

 

Hbase

Mysql

数据库

NoSQL数据库

关系型数据库

存储

列

行

数据量

大

小

结构

操作            

非结构式数据跟结构化的数据

插入修改查询一些简单操作

结构化的数据

复杂操作

Hellooorld
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HBase与Hadoop生态集成：构建完整大数据解决方案
大数据洞察的博客
07-06 734
想象一下，你是一家电商公司的技术负责人：每天有10亿用户访问网站，产生PB级的浏览日志、交易记录、商品评价；客服需要实时查询用户最近的订单状态；数据分析团队要每周统计商品销量趋势；数据科学家要训练推荐算法预测用户喜好。如何让这些需求同时满足？HBase如何与Hadoop生态组件配合，构建一个既能存得下、又能查得快、还能算得准的大数据解决方案。我们会覆盖HBase与HDFS的存储集成、与MapReduce/Spark的计算集成、与ZooKeeper的协调机制，以及实际项目中的部署和优化方法。核心概念。
【大数据】弄懂Hadoop，看这篇文章就够了
人人都是量化师的专栏
03-27 2251
本文目录 ►简介 ►设计概念 ►Hadoop的组件 ►HDFS ►YARN ►YARN应用 ►监控YARN应用程序 ►处理Hadoop上的数据 ►来自Hadoop生态系统的其他工具 简介 Apache Hadoop是目前最流行的软件框架，可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理。我们将介绍Hadoop最重要的概念，描述其架构，...
Hive/HBase/MySQL数据库比较
NaN_Lovelance的博客
07-08 742
HIve:   属于大数据生态系统中一个技术框架、用于分析数据   数据仓库ETL工具（ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程）   建立在Hadoop之上，为用户提供SQL语句分析海量数据，离线数据分析   底层MapReduce   类似于MYSQL数据库中database和table来组织数据   hive将元数据存储在MYSQL中。 mysql:   属于RD
Hive、Hbase、mysql区别
WJWFighting的博客
08-11 441
Hive和HBase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，...
Hive集成HBase配置及使用
最新发布
weixin_39724712的博客
07-09 1102
①已经安装 Hive，且已完成与 Kerberos、Sentry 的集成；（参考博文②已经安装 HBase，且已完成与 Kerberos 的集成；（参考博文③开启了 Hadoop 的 KMS 服务。
Hbase和Hive区别和联系
KK的博客
01-10 6391
作者：有点文 链接：https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/185664626 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。 先放结论：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。 一、区别：
MySQL和HBase的对比
weixin_41870061的博客
12-24 1517
同时提供高度多样性，能够提供很多不同的使用者介面，包括命令行客户端操作，网页浏览器，以及各式各样的程序语言介面，例如C+线程是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。（存储计算分离），支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql。因为数据和数据是有关系的，底层是运行了大量的算法，大量算法会降低系统的效率，会降低性能。非关系数据库没有关系，没有强大的事务关系，没有保证数据的完整性和安全性。，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。
mysql,hive,hbase的区别与比较
qq_27182767的博客
04-04 2389
hive和mysql比较 1.查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语言； 2.数据存储位置不同：hive把数据存储在hdfs上，mysql数据是存储在自己的系统中（raw device or Local FS）。 3.数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式； 4.数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，sql支持数据更新； ...
2020.11.21(整合hive的metastore搭建2)
超可爱慕之
11-22 1050
上节课刻意的在什么外界都不用的情况下，spark自己就可以玩，外界不需要准备其它的，搭建环境，jvm都不需要，只要enableHiveSupport()，就可以包含的启动一个metastore，支持我们的DDL语句，等等操作，但是这节课主要讲贴近企业级的使用，在生产环境中是不会这么去玩的，强调一点：很多人学习架构的事情会很在意项目这件事情，但是如果学大数据，不要刻意的把项目放在心上，项目是被弱化的，大数据公司不可能启动了一个项目，为你准备了500台机器，然后把数据拷给你一份，几百T的数据，过两天又要启动一个
一文即懂clickhouse & 百亿级别实战
写轮眼之大数据
05-12 4890
要是想见，给我打个电话就行。 人和人谈不上义务性地见面，想见就见，想见才见。 —— 村上春树 一、背景 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用： 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析，内部一共几千个ClickHouse节点，单集群最大1200节点，总数据量几十PB，日增原始数据300TB左右。 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析，并且为之建立了一整套监控运维体系。 携程内部从18年7月份
大数据笔记
qq_40220816的博客
05-09 1909
hadoop 生态圈： HDFS 分布式文件储存系统 MapReduce 分布式离线计算引擎 Yarn 资源调用 Zookeeper 分布式协调服务 Hive 数据仓库/数据分析 Flume 数据采集 Spoop 数据迁移 ...
Hive+Mysql+Hbase集成配置实现离线数据分析
梦想天空
09-17 1543
目录 一、hive的安装配置 1. 下载 2. 配置 二、hive测试 1. 下载测试数据 2. 建库及导入数据 三、hive和hbase集成 1. 配置 1.1 配置文件的修改 1.2 jar包的引用 1.3 建表 2. 测试 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为Map...
Hbase和Hive的区别
slj213071的博客
11-08 279
正文见图，诶呀，忘记原先的作者啦！Sorry！
mysql、hive、hbase比较
yyq080220177的博客
07-06 666
hive和mysql比较： 1.查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语言； 2.数据存储位置不同：hive把数据存储在hdfs上，mysql数据是存储在自己的系统中（raw device or Local FS）。 3.数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式； 4.数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，sql支持数据更新； 5.索引：hive没有索引，查询的时候通过mapreduce将数据都查询一遍，...
Hive、Hbase、mysql的区别
weixin_48195327的博客
10-09 1165
1、Hive和Hbase的区别 ①Hive是萨其拉语言，通过数据库的方式来操作hdfs文件系统，为了简化编程，底层计算方式为mapreduce。 ②Hive是面向行存储的数据库。 ③Hive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。 ④Hbese为查询而生的，它通过组织起节点内所有机器的内存，提供一个超大的内存Hash表。 ⑤Hbese不是关系型数据库，而是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库，不支持sql。 ⑥Hbase是物理表、不是逻辑表，提
Hive小项目之mysql、hbase、hive之间的表迁移、映射和查询
小小鱼
12-01 1278
本文任务：创建关系型数据库，导入表。将多表结合起来，导入到hbase，然后通过hive映射hbase的数据进行查询。 目录一、MySql表关联概念二、建表三、多表结合四、数据迁移—mysql->hbase五、建立hive映射六、查询 一、MySql表关联概念 关系型数据库的搭建，需要遵循三大范式，而三大范式反过来逼着我们不可避免的要将多个表关联起来。在表关联这一块，如果稍有差错，可能半个小时就完成的工作会因为不断的删表建表搞两三个小时。先说几个概念， 1、外键：如果一张表中有一个非主键的字段指向了另一
hive Hbase sql
hyunbar的博客
10-24 269
Hive和HBase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...
HDFS、Hbase、MySQL、Redis和hive之间的区别分析
weixin_43520450的博客
09-22 3935
（1）HDFS：为分布式存储提供文件系统 （1）Redis：分布式缓存，基于内存并且强调缓存，支持数据持久化，支持事务操作。 （2）MySQL：传统关系型数据库，注重关系，注重事务性。 （3） hive：数据仓库工具，底层是mapreduce。不是数据库，不能用来做用户的交互存储 1、HDFS 为分布式存储提供文件系统 针对存储大尺寸的文件进行优化，不需要对HDFS上的文件进行随机读写 直接使用文件 数据模型不灵活 使用文件系统和处理框架 优化一次写入，多次读取的方式 2、HBase 提供表状的面向列的数据
大数据的存储——HBase、HIVE、MYSQL数据库学习笔记
Candy_GL的博客
06-18 628
转自：https://www.cnblogs.com/zichun-zeng/p/8920661.htmlHBase1、hbase为查询而生，它通过组织机器的内存，提供一个超大的内存hash表，它需要组织自己的数据结构，表在hbase中是物理表，而不是逻辑表，搜索引擎用它来存储索引，以满足实时查询的需求；2、hbase 是一个基于列存储的非关系型数据库，查询效率高，主要用于查询和展示结果； 3、h...
说明hds hbase hive 的区别
09-18
Hadoop，HBase和Hive是在大数据领域中常用的三个工具。 Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据集。它包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。 HBase是建立在...
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