Hive和HBase的查询效率，hbase hive hadoop

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hive和hbase有什么关系和区别

1、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 。

2、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。

3、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。

4、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。

5、对于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。

6、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）。

1、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。

2、数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库则可以将数据保存在本地文件系统中。数据格式。

3、Hive的工作方式 Hive的工作方式与传统数据库有所不同。传统数据库通常通过执行预编译的SQL语句来处理数据，而Hive则是在执行查询时动态编译HQL。这意味着Hive更适合处理批量数据，而不是实时数据。

4、Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。

5、hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为hive的执行延迟比较高。

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。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

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 。

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）。

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。

1、衡量信息检索效率的指标有查全率、查准率、漏检率、误检率、检索速度。查全率(Recall Ratio)是指从数据库内检出的相关的信息量与总量的比率。查全率绝对值很难计算，只能根据数据库内容、数量来估算。

2、数据质量：数据质量是影响查全率和查准率的重要因素之一。如果待检索的数据质量较低或存在噪音、缺失或错误，可能会导致漏检或误检，从而影响查全率和查准率。

3、检索词的准确性：如果检索词不准确，可能会漏掉一些相关信息，或者检索出一些不相关的信息，导致查准率下降。检索工具的选择：不同的检索工具有不同的检索算法和检索范围，会对检索结果产生影响。

首先，节点规模上去，或者硬件配置上去才能让hadoop引擎转起来。配置很低，一看就知道是科技项目，或者小作坊的做法，你的需求是很不合理的。在这配置下是没优化空间。

查询延迟高：使用Hive作为数仓，受限于HDFS的性能瓶颈，Hive的查询速度比较慢，难以支撑低延迟场景，无法应用在实时计算的场景中。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

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