Hbase 和 Hive 的区别,各自使用场景。

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:

  • Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿、百亿)的随机实时查询,如日志明细、交易清单、轨迹行为等。
  • Hive:Hive是Hadoop数据仓库,严格来说,不是数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据计算。

主要使用方式

  1. 通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据,通俗点来说,就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本,包括各列数据名称,数据类型是什么等,方便我们处理数据,当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据,如Spark SQL、Impala等;
  2. 基于第一点,通过SQL来处理和计算HDFS的数据,Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据;

二、关系:

在大数据架构中,Hive和HBase是协作关系,数据流一般如下图:

  • 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储;
  • 通过Hive清洗、处理和计算原始数据;
  • Hive清洗处理后的结果,如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase;
  • 数据应用从HBase查询数据;OLAP查询操作

posted @ 2021-12-23 11:00  devhg  阅读(157)  评论(0编辑  收藏  举报