大数据入门基础系列之浅谈Hive和HBase的区别

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在前面的博文里，我已经介绍了

Hive和HBase分别是什么？

Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。

Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。例如，“message”列簇可能包含：“to”, ”from” “date”, “subject”, 和”body”. 每一个 key/value对在Hbase中被定义为一个cell，每一个key由row-key，列簇、列和时间戳。在Hbase中，行是key/value映射的集合，这个映射通过row-key来唯一标识。Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。

答： Hive 和 Hbase 是两种基于 Hadoop 的不同技术--Hive 是一种类 SQL 的引擎，并且运行 MapReduce 任务，HBase 是一种在 Hadoop 之上的 NoSQL 的 Key/vale 数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用 Google 来搜索，用 FaceBook 进行社交一样， Hive 可以用来进行统计查询， HBase 可以用来进行实时查询，数据也可以从 Hive 写到 Hbase，设置再从 Hbase 写回 Hive。

Hive和HBase的特点

Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。运行Hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。分区允许在数据集上运行过滤查询，这些数据集存储在不同的文件夹内，查询的时候只遍历指定文件夹（分区）中的数据。这种机制可以用来，例如，只处理在某一个时间范围内的文件，只要这些文件名中包括了时间格式。

HBase通过存储key/value来工作。它支持四种主要的操作：增加或者更新行，查看一个范围内的cell，获取指定的行，删除指定的行、列或者是列的版本。版本信息用来获取历史数据（每一行的历史数据可以被删除，然后通过Hbase compactions就可以释放出空间）。虽然HBase包括表格，但是schema仅仅被表格和列簇所要求，列不需要schema。Hbase的表格包括增加/计数功能。

Hive和HBase的限制

Hive目前不支持更新操作。另外，由于hive在hadoop上运行批量操作，它需要花费很长的时间，通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。Hive必须提供预先定义好的schema将文件和目录映射到列，并且Hive与ACID不兼容。

HBase查询是通过特定的语言来编写的，这种语言需要重新学习。类SQL的功能可以通过Apache Phonenix实现，但这是以必须提供schema为代价的。另外，Hbase也并不是兼容所有的ACID特性，虽然它支持某些特性。最后但不是最重要的--为了运行Hbase，Zookeeper是必须的，zookeeper是一个用来进行分布式协调的服务，这些服务包括配置服务，维护元信息和命名空间服务。

Hive不提供数据排序和查询cache功能，不提供在线事务处理，也不提供实时的查询和记录级的更新。但Hive能更好地处理不变的大规模数据集（例如网络日志）上的批量任务。所以Hive最大的价值是可扩展性（基于Hadoop平台，可以自动适应机器数目和数据量的动态变化）、可延展性（结合

MapReduce和用户定义的函数库）、良好的容错性和低约束的数据输入格式。

HBase是一个开源的、分布式的、多版本的、面向列的存储模型，能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能。

Hive和HBase的应用场景

Hive适合用来对一段时间内的数据进行分析查询，例如，用来计算趋势或者网站的日志。Hive不应该用来进行实时的查询。因为它需要很长时间才可以返回结果。

Hbase非常适合用来进行大数据的实时查询。Facebook用Hbase进行消息和实时的分析。它也可以用来统计Facebook的连接数。

一般，HBase是基于内存的，肯定速度要比Hive快。

如果你想要有join操作，那你就别用HBase，因为它不支持！

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