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hBAsE hivE pig

这个要根据自己处理数据的方式来选择。 1、Hive是支持SQL语句的,执行会调用mapreduce,所以延迟比较高; 2、HBase是面向列的分布式数据库,使用集群环境的内存做处理,效率会比hive要高,但是不支持sql语句。 Hadoop开发和运行处理大规模数据,...

1. Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据。Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而H...

hive的数据是无法更新的,除非去更改hdfs的原始文件,更改原始文件需要生成一个新的文件,十分费事。同时hive是进行海量数据统计分析,无法实时查询。 而hbase可以进行数据更新和海量数据的快速查询,弥补hive的不足,同时hbase的语法简直蛋疼,...

Hive:提供给SQL开发人员(通过HiveQL)的MapReduce,基于Hadoop的数据仓库框架 Pig:基于Hadoop的语言开发的 HBase:NoSQL数据库 Flume:一个收集处理Hadoop数据的框架 Oozie:一个让用户以多种语言(如MapReduce,Pig和Hive)定义一系列作业的...

hbase和hive的主要区别是:他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的,hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储,对于大型的数据的存储,查询比传统数据库有巨大的优势,而hive其产生主要应对的数据仓库问题,其将存在在hdfs上的文件目录...

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库,而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。而hbase与h...

riak 华师大的吧- - 下面来简单介绍各个组件的作用: HDFS(Hadoop distribute file system)——Hadoop生态系统的基础组件Hadoop分布式文件系统。它是其他一些工具的基础HDFS的机制是将大量数据分布到计算机集群上,数据一次写入,但可以多次读取用...

首先感觉你有点乱。。。 你先明白数据仓库的作用--存储历史数据-进而对数据进行分析,只提供查询-不提供修改 1。Hive 的目标是做成数据仓库,所以它提供了SQL,提供了文件-表的映射关系,又由于Hive基于HDFS,所以不提供Update,因为HDFS本...

偶理解HIVE只是提供查询和数据处理功能的(解析HIVE QL语句为MAPReduce任务), 不负责数据存储的。 数据存储应该是HBase和HDFS的功能, HBase是Key Value的存储方式, 适用于固定列查询的数据, 如果查询方式多样复杂, 感觉应该是使用HDFS存储...

全不同应用场景吧,HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。HBase 是非关系型数据库(KV型), 对 key 做索引,查询速度非常快(相比较 Hive ),适合实时查询;而Hive是关系型数据结构,适合做后期数据分析。和单机的MySQL,Oracle比较的话,Hive的...

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