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hivE hBAsE

这个要根据自己处理数据的方式来选择。 1、Hive是支持SQL语句的,执行会调用mapreduce,所以延迟比较高; 2、HBase是面向列的分布式数据库,使用集群环境的内存做处理,效率会比hive要高,但是不支持sql语句。 Hadoop开发和运行处理大规模数据,...

不用,hive和hbase是建立在hadoop文件系统上的两个不同产品,没有依赖性

hbase和hive的主要区别是:他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的,hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储,对于大型的数据的存储,查询比传统数据库有巨大的优势,而hive其产生主要应对的数据仓库问题,其将存在在hdfs上的文件目录...

共同点: 1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储 区别: 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。 3.想象你在操作RMDB数据库,如果...

首先感觉你有点乱。。。 你先明白数据仓库的作用--存储历史数据-进而对数据进行分析,只提供查询-不提供修改 1。Hive 的目标是做成数据仓库,所以它提供了SQL,提供了文件-表的映射关系,又由于Hive基于HDFS,所以不提供Update,因为HDFS本...

hive的数据是无法更新的,除非去更改hdfs的原始文件,更改原始文件需要生成一个新的文件,十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析,无法实时查询。 而hbase可以进行数据更新和海量数据的快速查询,弥补hive的不足,同时hbase的语法简直蛋疼,...

hive的数据是无法更新的,除非去更改hdfs的原始文件,更改原始文件需要生成一个新的文件,十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析,无法实时查询。 而hbase可以进行数据更新和海量数据的快速查询,弥补hive的不足,同时hbase的语法简直蛋疼,...

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张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而H...

1、Hive跟Hbase都是基于hadoop的hdfs文件系统,都是apache下的项目 2、Hive是基于hdfs的数据仓库,优势在于做大规模数据的离线分析,不属于分布式数据库 3、Hbase则是分布式数据库,不是基于分布式文件系统,这是本质区别 4、hive跟hbase的数据...

两种方式:一,建立一个hive和hbase公用的表,这样可以使用hive操作hbase的表,但是插入数据较慢,不建议这样做。 二,手写mapreduce,把hive里面的数据转换为hfile,然后倒入。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。

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