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hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、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。

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、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。

1、因其可以根据用户输入的部分关键词，检索到与之相关联的所有选项数据，从而使用户能够尽可能快地找到所需的数据。与精准查询相比，更灵活、方便、快捷的模糊查询，在 sql 中常用 like 条件配合完成此操作。

2、，维度需要提供基于维度值ID查询维度值名称的服务(包括批量精确查询和模糊查询)，HBASE在精确查询上性能较高。MYSQL由于数据量不大，可以再加一层分布式缓存，提高精确查询维度值的性能。

3、不要用这个，hbase查询的时候可以设start和end。还有一个是可以根据offset查。用正规能搞死你，一定要提前设计好自己的key。否则数据海量的时候有你受的。

4、删除test表时，最好连带删除 test_sequence。先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询。

1、从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。

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、其实没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库一样进行实时的CURD操作。是一次写入多次读取的操作，可以看成是ETL工具。

6、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。

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