hive和hbase区别八，hbase和hive的应用什么场景

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程序中的Hive具体是干什么用的呢?

1、hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

2、在实际应用中，Hive常常被用于数据仓库和数据挖掘等场景。例如，一家公司可能需要分析大量的用户数据来了解用户的行为习惯，以便更好的制定营销策略。在这种情况下，Hive就可以用来存储和处理这些数据，然后通过HQL进行查询和分析。

3、该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。

1、容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

2、hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

3、《HBase入门与实践》：全书共分为3个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术。

4、HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。

5、年HBaseConf上面有一句总结：“NothingishotterthanSQL-on- Hadoop，andnowSQL- on-HBaseisfastapproachingequalhotnessstatus”，实际上SQL-on-HBase也是非常火。

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。

HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架，做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑，返回结果给用户。

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利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。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。

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。

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。

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