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法律研究Hive 和 HBase 的區別
Hive 和 HBase 都是基於 Hadoop 的大資料解決方案。這些技術在幾乎任何實際使用場景中都服務於不同的目的。當您登入 Facebook 時，您可能會看到您的朋友列表、新聞提要、廣告建議、朋友建議等。Twitter 也是如此。
Apache Hadoop 以及我們今天將探討的其他技術，例如 Apache Hive 與 Apache HBase，就是 Facebook 以一種可呈現的方式載入所有雜亂資料的方式。Apache Hadoop 使 Facebook 的 20 億多日活使用者成為可能。
由於大資料系統很複雜，因此所有技術必須一起使用。**Hive** 建議用於分析時間序列資料。它可以評估趨勢和網站日誌。不建議使用 Hive 進行即時查詢，因為結果可能需要一些時間。
HBase 是一個用於對大資料執行即時查詢的出色工具。
什麼是 HBase？
Hadoop 檔案系統支援面向列的 HBase 資料庫。這個開源專案可以在兩個方向上水平擴充套件。HBase 模仿了 Google 的大表。它允許對大量結構化資料進行隨機訪問。它使用 Hadoop 的容錯能力。它允許即時對 Hadoop 檔案系統資料進行任意讀寫訪問。可以將資料儲存在 HDFS 或 HBase 中。資料使用者使用 HBase 讀取 HDFS 資料。位於 Hadoop 上方的 HBase 提供讀/寫資料訪問。
一些**HBase 的特性**包括：
HBase 是專門針對低延遲操作而開發的。
HBase 在隨機讀寫操作部門有很多活動。
HBase 能夠以表格的形式儲存大量資訊。
HBase 能夠以表格的形式儲存大量資訊。
在叢集環境中提供線性級別和模組化級別的可擴充套件性。
讀寫操作必須嚴格遵守此原則。
表資料的自動且可調整的分片
對位於不同區域的伺服器提供自動故障轉移支援
使支援 Hadoop Map 更方便的基礎類。
減少 HBase 表中的作業數量。
HBase 的應用
HBase 在各個行業中有多種用途，包括醫療保健行業、電子商務業務和體育行業。例如：
HBase 用於醫療保健領域，用於儲存基因序列以及個人或整個地區的疾病歷史。
HBase 用於醫療保健領域，用於儲存基因序列以及個人或整個地區的疾病歷史。
在體育界，HBase 是儲存比賽細節以及每場比賽歷史的首選資料庫。它利用這些事實來改進其預測。
什麼是 Hive？
Apache Hive 是一款開源資料倉庫軟體，用於讀取、寫入和管理 HDFS 或 Apache HBase 中的大型資料集檔案。Hive 允許 SQL 開發人員使用類似於 SQL 的 HQL 命令查詢和分析資料。它透過消除編寫 Java 程式碼的需要來簡化 MapReduce 程式設計。如果您使用 HQL 編寫查詢，Hive 將自動構建對映和減少函式。
一些**Hive 的特性**包括：
Hive 旨在僅搜尋和管理表中的結構化資料。
Hive 可擴充套件、快速且使用眾所周知的理念。
模式儲存在資料庫中，處理後的資料儲存在 Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS) 中
首先建立表和資料庫，然後將資料放入正確的表中。
Hive 支援 ORC、SEQUENCEFILE、RCFILE 和 TEXTFILE 檔案格式。
Hive 由**三個核心部分**組成：
**Hive 客戶端** - Hive 為各種應用程式提供驅動程式。基於 Thrift 的應用程式可以使用 Thrift 客戶端進行通訊。
**Hive 服務** - Hive 服務使客戶端互動成為可能。Hive 服務處理客戶端的查詢。
**Hive 儲存和計算** Hive 的“元資料儲存資料庫”儲存表元資料。表資料和查詢結果儲存在 Hadoop 的 HDFS 叢集中。
HBase 和 Hive 之間的區別
下表重點介紹了 HBase 和 Hive 之間的主要區別：
比較依據 | HBase | Hive |
|---|---|---|
| 定義 | HBase 是一個面向列的分散式資料庫，其基礎是 HDFS。它是一個開源的 NoSQL 資料庫，具有行和列。 | Apache Hive 是一個基於 Hadoop 的開源資料倉庫。它搜尋和分析包含在 Hadoop 檔案中的結構化和半結構化資料。 |
| 功能 | 鍵值儲存，具有低延遲和對資料進行任意查詢的能力。資料以面向列的格式儲存。 | 這個查詢引擎類似於 SQL，是為大容量資料儲存庫而開發的。它相容多種檔案格式。 |
| 架構 | HBase 是一個開源的 NoSQL 資料庫，執行在 Apache Hadoop 和 HDFS 上。這種可擴充套件的儲存可以容納無限的資料。 | Hive 是一個基於 Map Reduce 的 SQL 引擎，構建在 HDFS 上。HQL 用於查詢 HDFS 資料（Hive 查詢語言）。 |
| 處理 | 事務處理（通常稱為 OLTP）是 HBase 使用的主要應用。但是，在 HBase 中，即時處理是可能的。 | 由於批處理是 Hive 的主要用途，因此它屬於 OLAP 類別。在 Hive 中，也無法執行即時處理。 |
| 資料型別 | 僅支援非結構化格式的資料。使用者定義從資料欄位名稱到 Java 支援的資料型別的對映。 | 允許儲存結構化和非結構化資料。提供對常見 SQL 資料型別（例如 INT、FLOAT 和 VARCHAR 等）的內建支援。 |
| 用途 | HBase 建立了一個廉價、適應性和易於維護的基於 Hadoop 的 GIS（HBGIS）。稀疏大資料集的磁碟上列儲存格式。使用鍵值從大型資料集中提取隨機資料很容易。 | Hive 對 PB 級 Hadoop 資料執行 SQL 查詢。它還提供了一種類似於 SQL 的查詢語言 HQL，用於查詢 Hadoop 節點資料。 |
| 延遲 | 最小，儘管可能不一致。由於 HBase 設計的結構限制，在承受強寫入需求時，可能會出現延遲峰值。 | 中等到高，具體取決於計算機的響應能力。分散式執行提供了比 RDBMS 等單一查詢系統更好的資料效能。 |
結論
儘管 HBase 和 Hive 都是基於 Hadoop 的資料倉庫，用於儲存和處理大量資料，但它們以非常不同的方式儲存和查詢資料。
HBase 是一個面向列的資料庫管理系統，用於儲存大量資料。它還允許您儲存稀疏資料集，這在許多大資料用例中很常見。
另一方面，Hive 更像是一個傳統的資料倉庫報表系統。它構建在 Hadoop 之上，用於按計劃執行處理作業，然後將結果載入到客戶端應用程式可以查詢的彙總表中。
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