楼主: 脑仁疼
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[其他] hadoop、hive、hbase的区别和应用场景 [推广有奖]

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脑仁疼 在职认证  发表于 2018-1-6 15:15:29 |显示全部楼层

hadoop、hive、hbase的区别和应用场景

最近开始自学大数据,肯定免不了hadoop、hive、hbase这些东西。

此处把自己对这3个的理解记录一下:

1、hadoop:它是一个分布式计算+分布式文件系统,前者其实就是MapReduce,后者是HDFS。后者可以独立运行,前者可以选择性使用,也可以不使用

2、hive:通俗的说是一个数据仓库,仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件,它支持类似sql语句的功能,你可以通过该语句完成分布式环境下的计算功能,hive会把语句转换成MapReduce,然后交给hadoop执行。这里的计算,仅限于查找和分析,而不是更新、增加和删除。它的优势是对历史数据进行处理,用时下流行的说法是离线计算,因为它的底层是MapReduce,MapReduce在实时计算上性能很差。它的做法是把数据文件加载进来作为一个hive表(或者外部表),让你觉得你的sql操作的是传统的表。

3、hbase:通俗的说,hbase的作用类似于数据库,传统数据库管理的是集中的本地数据文件,而hbase基于hdfs实现对分布式数据文件的管理,比如增删改查。也就是说,hbase只是利用hadoop的hdfs帮助其管理数据的持久化文件(HFile),它跟MapReduce没任何关系。hbase的优势在于实时计算,所有实时数据都直接存入hbase中,客户端通过API直接访问hbase,实现实时计算。由于它使用的是nosql,或者说是列式结构,从而提高了查找性能,使其能运用于大数据场景,这是它跟MapReduce的区别。

总结:

hadoop是hive和hbase的基础,hive依赖hadoop,而hbase仅依赖hadoop的hdfs模块。

hive适用于离线数据的分析,操作的是通用格式的(如通用的日志文件)、被hadoop管理的数据文件,它支持类sql,比编写MapReduce的java代码来的更加方便,它的定位是数据仓库,存储和分析历史数据

hbase适用于实时计算,采用列式结构的nosql,操作的是自己生成的特殊格式的HFile、被hadoop管理的数据文件,它的定位是数据库,或者叫DBMS

最后补充一下:hive可以直接操作hdfs中的文件作为它的表的数据,也可以使用hbase数据库作为它的表


关键词:Hadoop hbase Base Hive Had

stata SPSS
jjunfan 发表于 2018-1-9 18:50:01 |显示全部楼层
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