hbase特性有哪些，hive与hbase的十大区别与联系?-华宇考试网

本文主要针对hbase特性有哪些，hive与hbase的十大区别与联系?和hbase怎么读等几个问题进行详细讲解，大家可以通过阅读这篇文章对hbase特性有哪些有一个初步认识，对于今年数据还未公布且时效性较强或政策频繁变动的内容，也可以通过阅览本文做一个参考了解，希望本篇文章能对你有所帮助。

hbase特性有什么？

第一，我们从概念上了解什么是hbase

HBase实际上一个缩写是Hadoop Database的简称，从问世之初，就为了处理用非常多廉价的机器高速存取海量数据、达到数据分布式存储提供可靠的方案。

其次、我们从不一样的视角来人事hbase

1、从功能上来讲

HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。

2、从应用的的视角来说

HBase与大多数情况下的数据库又带来一定区别，HBase本身的存取接口相当简单，不支持复杂的数据存取，更不支持SQL等结构化的查询语言；HBase也没有除了rowkey以外的索引，全部的数据分布和查询都依赖rowkey。故此HBase在表的设计上会有很严格的要求。

3、从架构来说

HBase是分布式数据库的典范，这点比较像MongoDB的sharding模式，能按照键值的大小，把数据分布到不一样的存储节点上，MongoDB按照configserver来定位数据落在什么地方个分区上，HBase通过访问Zookeeper来获取-ROOT-表所在地点位置，通过-ROOT-表得到对应.META.表信息，以此获取数据存储的region位置。

后，我们来分析一下hbase的特点

1、合适非常多插入同时key-value查询，比如可以输入一个key查询一个value，还可以输入一组key查询一组value。

2、无法提升的尴尬境地是硬盘的传输速度，因为有非常多的插入操作和读出操作，使用SSD SCSI IDE不一样的硬盘效率是不一样的。

3、合适数据分析。

4、列式数据库会把一样列的数据都放在一块即列为单位存储。当我们查询某一列时只调出对应的块就可以，这样还可以减少不少I/O。

5、假设数据元素间的相似性很高，可以进行大幅度的压缩，相似度越高压缩比越大，甚至可以压缩到原来十几分之一、上百分之一。即节约了空间又减少了I/O，以此提升性能。

6、hbase唯有主键索引，它使用的是LSM（Log Structure Merge）索引，因为hbase全部的更改都是为了让用追加方法完成的，从数据流上看根据顺序方法写入与日志写入的方法一样，我们又可以觉得数据和日志一体化，这又节约了不少空间。

hive与hbase的十大区别与联系？

Hive 和 HBase 是两个 Apache Hadoop 生态系统中的核心组件。它们两者当中有不一样之处，但是，在不少方面也是有关的。下面是十大区别与联系：

1. 存储结构：Hive 是一个根据关系型数据库的数据仓库工具，它使用类 SQL 查询语言为云端数据提供分析服务，而 HBase 是一种分布式非关系型数据库，使用 NoSQL 存储模型，可以处理实时数据。

2. 数据类型：Hive 像传统的数据库一样支持 SQL 的基本数据类型，例如数字、字符串、日期等；而 Hbase 支持各自不同的数据类型，涵盖二进制、文本数据、图像数据等。

3. 处理能力：Hive 的查询并非实时的，而 HBase 可以支持实时查询并处理流数据。假设需迅速处理数据，使用 HBase 更为适合。

4. 数据存储：Hive 将数据存储在 HDFS 上，而 HBase 利用分布式文件系统 HDFS 来存储表和数据，同时利用 Hadoop 集群的计算能力来加速查询和分析。

5. 数据访问：Hive 适用于批量数据处理和离线分析，而 HBase 适用于实时数据处理和存储。

6. 可扩展性：Hive 与 Hbase 都是可扩展的，可在需处理非常多数据时自动进行水平扩展。

7. 数据复制：Hive 不支持数据复制，但是， HBase 支持数据复制，可在多个节点当中达到数据的同步。

8. 性能：Hive 在查询非常多数据时的性能比 HBase 差，但是， HBase 支持实时查询和处理数据，因为这个原因在一部分场景下性能更高于 Hive。

9. 数据模型：Hive 使用类似传统数据库的表模型，而 HBase 使用 NoSQL 数据模型，可以存储键值对等非结构化数据。

10. 使用场景：Hive 更适用于数据仓库，大数据信息内容服务平台分析和批处理，而 HBase 更合适实时处理、日志分析，还有需低推后查询的场景。

总而言之，Hive 与 HBase 虽然具有明显的不一样，但是，在应用中可以起到互补的作用，按照需选用不一样的工具。请问您需我继续完成什么任务或回答什么问题吗？

hive合适做批量计算，不合适做实时计算或查询，HBASE合适做实时查询，但不合适做计算和多条件复杂查询。

两者都是大数据信息内容服务平台处理架构，但各有自己细分场景，HIVE和HBASE均依赖HDFS，但HBSAE是物理表，HIVE是逻辑表。

1. 区别

Hbase：Hadoop database，其实就是常说的根据Hadoop的数据库是一种NoSQL的数据库，主要用于海量数据的实时随机查询，比如：日志明细，交易清单等。

Hive： Hive是hadoop的数据仓库，跟数据库有点差，主要是通过SQL语句对HDFS上结构化的数据进行计算和处理，适用于离线批量数据处理

您好，Hive和HBase的十大区别与联系： 1. 数据模型：Hive是根据SQL的数据仓库，使用类似于SQL的查询语言。而HBase是根据列族的NoSQL数据库，使用Key-Value存储模型。

2. 存储：Hive将数据存储在磁盘上，一般使用HDFS或S3作为底层存储系统。而HBase将数据存储在内存中，并使用HDFS作为持久性存储。

3. 适用场景：Hive合适用于处理结构化数据，如日志、报告等。而HBase合适用于非结构化数据，如文本、图像等。

4. 实时性：Hive不支持实时数据访问，因为它没有内置的实时查询引擎。而HBase支持实时访问，因为它可以提供低推后的数据访问。

5. 写入速度：Hive的写入速度较慢，因为它是根据批处理的。而HBase的写入速度比较快，因为它支持随机读/写操作。

6. 处理能力：Hive可以处理TB级别的数据。而HBase可以处理PB级别的数据。 7. 扩展性：Hive可以通过增多节点进行水平扩展。而HBase可以通过添加RegionServer进行扩展。

8. 数据完全一样性：Hive保证数据的强完全一样性，而HBase保证数据的后完全一样性。

9. 安全性：Hive可以使用Kerberos进行安全认证。而HBase可以使用Kerberos和Hadoop的安全特性（如Ranger）进行安全认证。

10. 使用方法：Hive一般使用命令行或图形用户界面进行操作。而HBase一般使用Java API进行操作。

总而言之，虽然Hive和HBase都是根据Hadoop的工具，但它们的用途和设计思想有很大的不一样。选择哪一个主要还是看您的详细需求。

区别：1. 数据存储： HBase是分布式的面向列存储的NoSQL数据库，可以在Hadoop集群上运行；而Hive是一个根据Hadoop的数据仓库，将SQL查询翻译为MapReduce任务，并将后结果存储在HDFS中。2. 数据模型： HBase是根据列存储的模式，数据是按列族存储的，还每一列都可以有多个版本；而Hive是根据行存储的模式，使用类似于RDBMS的列和行的结构。3. 查询语言： HBase中没有SQL，唯有根据Java API的查询方法；而Hive支持类似于SQL的查询语言HiveQL，可以使用用户熟悉的SQL查询数据。4. 数据类型： HBase支持二进制数据，因为这个原因一般用于大型的非结构化数据存储，而Hive只支持简单的数据类型、和复杂数据类型（如Array、Map等）。5. 数据查询： HBase适用于随机读写操作，如查找、插入、更新和删除单个行；而Hive适用于批处理操作，如对整个数据集执行过滤、排序和聚合等操作。6. 数据处理： HBase一般用于数据实时更新和搜索，因为它允许迅速插入和读取数据；而Hive一般用于数据的离线处理，可以处理非常多数据且速度较慢。7. 索引： HBase使用HFile、Bloom Filter等进行数据索引，以提升查询速度；Hive支持根据列的Partitions和Bucket等进行数据划分和索引。8. 比较安全性： HBase具有非常高的比较安全性，可以为不一样的表设置不一样的访问级别和权限；而Hive的比较安全性很低，需通过其他比较安全措施来提高数据保护。9. 性能： HBase的适应性和灵活性使其对大型，未结构化数据和实时数据很适用，可在同一时间处理高并发请求；Hive速度较慢，但对处理大数据信息内容服务平台集和执行复杂数据分析操作很有用。10. 应用场景： HBase适用于需迅速读取和写入海量数据的场景，比如日志记录、互联网监控、大规模数据分析等；而Hive适用于需执行数据分析的场景，比如数据仓库、商业智能、数据挖掘等。联系：1. 两者都是根据Hadoop技术栈的，都可以与Hadoop生态系统的其他组件集成使用。2. HBase和Hive都是分布式架构，可以分布式处理数据，提升数据处理效率和性能。3. HBase和Hive都可以使用Hadoop的YARN作为资源管理器，以协调集群中的任务和资源。4. HBase和Hive都是可扩展的，可在需时添加更多的节点来增多处理能力。5. HBase和Hive都可以使用Hadoop的文件系统HDFS来存储数据。

1、Hive跟Hbase都是根据hadoop的hdfs文件系统，都是apache下的项目2、Hive是根据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，不是根据分布式文件系统，这是实质区别4、hive跟hbase的数据可以互导

一、区别

1、概念：Hive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具，用来方便使用HQL为数据进行高效操作；而HBase是根据HDFS的非关系型数据库，其数据结构类似于传统的关系型数据库，但提供了实时性能和可伸缩性。

2、存储特性：Hive的数据是以文件的形式存储在HDFS上的，文件的格式大多数情况下是ORC，Parquet，没办法建立索引。HBase的数据存储在HBase表中，可以按照rowkey建立索引，访问速度很快，但不可以像Hive一样读取整个文件。

3、查询特性：Hive可以按照SQL查询数据，并支持复杂的聚合函数，但其处理数据的速度较慢，全部操作全部在HDFS上完成。HBase只支持简单的单表查询，但查询速度快，支持实时多版本查询。

4、性能特点：Hive的性能主要主要还是看mapreduce框架，HBase具有极快的实时性和可伸缩性。

二、联系

1、二者都根据Hadoop平台，都可以从数据源获取数据，处理数据后将数据存储到Hadoop上。

2、在企业级应用中，Hive可以提供数据仓库的功能，可以以SQL的形式从多个表中进行数据聚合，而HBase可以提供容量大，数据实时处理的功能。

3、Hive和HBase都支持复杂数据挖掘，Hive可以达到离线分析，而HBase可以达到实时分析。

4、Hive和HBase都可以达到数据分析应用，Hive凭借其灵活的SQL查询引擎，可以达到更复杂的分析处理。

1、Hive是一种根据Hadoop的数据仓库系统，为分析大型数据集；而HBase是一种面向列的分布式数据库，用于实时的数据读取和存储。

2、Hive使用SQL形式的查询语言HiveQL；而HBase使用Java API进行数据查询和访问。

3、Hive侧重于数据仓库，以查询为主，对外部数据源支持不够，可以将外部数据导入到Hive中；而HBase可以处理海量实时数据，支持外部数据源，可以直接存储外部数据。

4、Hive针对的是离线和batch任务，处理非常多历史数据；而HBase是一种高可用的实时处理系统，针对的是读写小数据量、但频繁的任务。

5、Hive支持OLAP和OLTP等各种数据查询，但针对事务性操作支持不够完善；而HBase是面向列的存储系统，可以进行事务性操作，可以进行原子级别的操作。

6、Hive不可以保证完全一样性，不支持实时的计算，而HBase可以保证完全一样性，支持实时的计算。

7、Hive的查询速度慢，不支持实时查询；而HBase的查询速度快，可以进行实时查询。

8、Hive不支持随机读取、随机写入；而HBase支持随机读、写操作。

9、Hive的使用者非常多，适用于大数据信息内容服务平台分析；而HBase很少，适用于实时的数据访问和操作。

10、Hive和HBase都是根据Hadoop的系统，都可在分布式架构中使用。

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MapReducejobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持补上来Hadoop对实时操作的缺陷的项目。

3.想象你在操作RMDB数据库，假设是全表扫描，就用Hive+Hadoop,假设是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是很高效的，肯定比Hive高效的多。

5.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。

6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一部分hive中的命令的执行

7.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。

8.hbase是列存储。

9.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。

10.hive需用到hdfs存储文件，需用到MapReduce计算框架。

spark读hbaseparquet哪个快？

spark读hbase，生成task受所查询table的region个数限制，任务数有限，比如查询的40G数据，10G一个region，不出意外的情况大概就4~6个region，初始的task数就唯有4~6个左右，RDD后续可以partition设置task数；spark读parquet按默认的bolck个数生成task个数，比如128M一个bolck，差很少就是300多个task，初始载入情况就比hbase快，而且，直接载入parquet文件到spark的内存，而hbase还要有同regionserver交互把数据传到spark的内存也是需消耗时间的。整体来说，读parquet很快

hbase怎样读写分离？

通过合理设置key，如写入的时候实时数据，但是，读取的是上一天以前的数据，既然如此那，可以将时间戳作为key，Hbase会把不一样时间的数据放到不一样的region，达到读写分离。

Hbase数据库讲解？

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源自于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目标子项目。HBase不一样于大多数情况下的关系数据库，它是一个合适于非结构化数据存储的数据库。另一个不一样的是HBase根据列的而不是根据行的模式。