Hive、Hbase、mysql的区别-阿里云开发者社区

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Hive、Hbase、mysql的区别

简介: 1、Hive和HBase的区别   1)hive是sql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。   2)hive是面向行存储的数据库。   3)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。   4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 。   5)hbase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。   6)hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存hash表,搜索引擎通过它来存储索引
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1、Hive和HBase的区别

  1)hive是sql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。

  2)hive是面向行存储的数据库。

  3)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。

  4)HBase为查询而生的,它通过组织起节点內所有机器的內存,提供一個超大的內存Hash表 。

  5)hbase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。

  6)hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存hash表,搜索引擎通过它来存储索引,方便查询操作。

  7)hbase是列存储。

  Hive和Hbase有各自不同的特征:hive是高延迟、结构化和面向分析的,hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。

  其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

2、hive和Hbase各是什么?
  1)hive是什么?

  白话一点再加不严格一点,hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。

  2)hbase是什么?

  同样白话一点加不严格一点,hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储,是个NoSql数据库;hbase部署于hdfs之上,并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。

  hive和hbase哪里像了,好像哪里都不像,既然哪里都不像,又何来的“区别是什么”这一问题,所以要问hive和hbase的区别,就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别,问区别,就要先说说他俩哪里像。

3、hive和数据库的比较
由于 Hive 采用了 SQL 的查询语言 HQL,因此很容易将 Hive 理解为数据库。其实从结构上来看,Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。本文将从多个方面来阐述 Hive 和数据库的差异。数据库可以用在 Online 的应用中,但是Hive 是为数据仓库而设计的,清楚这一点,有助于从应用角度理解 Hive 的特性。

  1)查询语言
  由于SQL被广泛的应用在数据仓库中,因此,专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

  2)数据存储位置
  Hive 是建立在 Hadoop 之上的,所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

  3)数据格式
  Hive 中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格、”\t”、”\x001″)、行分隔符(”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式TextFile,SequenceFile以及RCFile)。由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的HDFS目录中。而在数据库中,不同的数据库有不同的存储引擎,定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储,因此,数据库加载数据的过程会比较耗时。

  4)数据更新
  由于Hive是针对数据仓库应用设计的,而数据仓库的内容是读多写少的。因此,游戏账号卖号平台Hive中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的,因此可以使用 INSERT INTO … VALUES 添加数据,使用 UPDATE … SET修改数据。

  5)索引
  之前已经说过,Hive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理,甚至不会对数据进行扫描,因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于 MapReduce 的引入, Hive 可以并行访问数据,因此即使没有索引,对于大数据量的访问,Hive 仍然可以体现出优势。数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了 Hive 不适合在线数据查询。

  6)执行
  Hive中大多数查询的执行是通过 Hadoop 提供的 MapReduce 来实现的(类似 select * from tbl的查询不需要MapReduce)。而数据库通常有自己的执行引擎。

  7)执行延迟
  之前提到,Hive 在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致 Hive 执行延迟高的因素是 MapReduce框架。由于MapReduce 本身具有较高的延迟,因此在利用MapReduce 执行Hive查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时 候,Hive的并行计算显然能体现出优势。

  8)可扩展性
  由于Hive是建立在Hadoop之上的,因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的(世界上最大的Hadoop 集群在 Yahoo!,2009年的规模在4000 台节点左右)。而数据库由于 ACID 语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库 Oracle 在理论上的扩展能力也只有100台左右。

  9)数据规模
  由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。

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