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hbase取代hive，代替hbase的数据库

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Hive有哪些支持者和替代品?

ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了。

为了便于开发，其还开发了WebIDE继承开发环境，使用的相关系统包括：Hive、Pig、Mahout、Hbase等。

数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。Excel 为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

此外，除了兼容HQL、加速现有Hive数据的查询分析以外，Spark SQL还支持直接对原生RDD对象进行关系查询。同时，除了HQL以外，Spark SQL还内建了一个精简的SQL parser，以及一套Scala DSL。

大数据常用开发工具

1、Finebi Finebi是帆软开发的一款敏捷BI工具，帆软早期专注于传统报表的图表组件功能，以价格优势占到了不低的市场份额，作为传统报表起步的公司，在敏捷BI的冲击下市场受到了冲击并开始转向敏捷路线。

2、ApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

3、Keen IO Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。

2、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、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）。

4、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。

5、hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

6、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。

hbase和hive有什么区别?

1、：Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

2、HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

3、区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。

hbase和hive的差别是什么?

：Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

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。

Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各 种关联，分组，聚合类SQL语句。

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