hive映射hbase分区，hive hbase hdfs

hive是什么意思

hive的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方；把蜜蜂收入蜂箱。hive可作动词和名词使用。英式读法[hav]，美式读法[hav]。作名词时的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方。

hive蜂巢，读音：美/ha_v/；英/ha_v/。释义：n.蜂巢，蜂箱；蜂群；（喻）充满繁忙人群的场所。v.使（蜜蜂）进入蜂箱；存贮，积累；群居，生活在蜂房中。

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。概述 Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。

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。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、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 。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、hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。

4、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。

5、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。一些主要区别包括：虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品，但它们不为用户提供相同的功能。

6、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。

hbase的作用

HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

HBase是一个高可扩展、高可靠性的分布式数据库，它实现了以下主要功能： **面向列的存储**：HBase支持面向列的存储，这意味着数据以列族为单位进行存储，每个列族可以包含多个列，这使得数据存储更加灵活，能够适应不同类型的数据存储需求。

总的来说，hbase的主要用途是存储大量的非结构化和半结构化数据，提供高速的读写操作和数据压缩加密功能，并支持灵活的数据模型。这使得它在大数据存储和实时数据处理场景中非常有用。

HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

Hbase知识点总结?

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。

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。

《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。

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)。通常来说，通过行键，值来筛选数据的应用场景较多。

有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙...

。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

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。

hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。

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。另一方面，HIVE原理上只是基本的SQL转义，换句话说，当你云计算规模上去后，HIVE优化的本质就是让你优化SQL，而不是HIVE多强。

：Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。

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