Hbase笔记五:Hbase和Hive

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对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用。

 Hive是什么?

Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据;它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简;用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据;HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容;这样一来,即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。

HBase是什么?

Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL,泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive,HBase具备随即读写功能,是一种面向列的数据库。HBase以表的形式存储数据,表由行和列组成,列划分为若干个列簇(row family)。例如:一个消息列簇包含了发送者、接受者、发送日期、消息标题以及消息内容。每一对键值在HBase会被定义为一个Cell,其中,键由row-key(行键),列簇,列,时间戳构成。而在HBase中每一行代表由行键标识的键值映射组合。Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。

特性

遵从JDBC的Hive不但可以让具SQL知识的用户来间接执行MapReduce作业,同时里面也整合了目前基于SQL的操作工具。不过,由于默认的数据读取是全表遍历的,其时间的耗费也不可避免地相对较大。尽管如此,不尽相同的Hive分区方法,其遍历读取的数据量也是能够有所限制的。Hive分区允许对存储在独立文件上的数据进行筛选查询,返回的是筛选后的数据。例如针对日期的日志文件访问,前提是该类文件的文件名包含日期信息。

HBase以键值对的形式储存数据。其包含了4种主要的数据操作方式:

  1. 添加或更新数据行
  2. 扫描获取某范围内的cells
  3. 为某一具体数据行返回对应的cells
  4. 从数据表中删除数据行/列,或列的描述信息

列信息可用于获取数据变动前的取值(透过HBase压缩策略可以删除列信息历史记录来释放存储空间)。

限制

Hive不支持常规的SQL更新语句,如:数据插入,更新,删除。因为其对数据的操作是针对整个数据表的。同时该特点也使得数据查询用时以数分钟甚至数小时来进行计算。此外,其MapReduce转换过程必须遵从预定义的转换规则。

HBase的数据查询是有一套属于自己类似SQL的操作语言的,这个需要一定的学习来掌握。此外,要运行HBase,ZooKeeper是需要配备的。ZooKeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

应用举例

Hive适用于网络日志等数据量大、静态的数据查询。例如:用户消费行为记录,网站访问足迹等。但是不适用于联机实时在线查询的场合。

HBase能在大数据联机实时查询场合大展身手。例如:Fackbook就利用其对用户间的传送的消息进行联机实时分析。

小结

Hive与HBase两者是基于Hadoop上不同的技术。Hive是一种能执行MapReduce作业的类SQL编程接口,Hbase是一种非关系型的数据库结构。结合这两者自身的特点,互相结合使用或许能收到相得益彰的效果。例如:利用Hive处理静态离线数据,利用HBase进行联机实时查询,而后对两者间的结果集进行整合归并,从而使得数据完整且永葆青春,为进一步的商业分析提供良好支持。

英文出自:xplenty

PS:

共同点:
1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储

区别:

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 。


3.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 。


4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止,HBase是非常高效的,肯定比Hive高效的多。


5.Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce,Hive中的表纯逻辑。


6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行


7.hbase是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存hash表,搜索引擎通过它来存储索引,方便查询操作。


8.hbase是列存储。


9.hdfs作为底层存储,hdfs是存放文件的系统,而Hbase负责组织文件。


10.hive需要用到hdfs存储文件,需要用到MapReduce计算框架。




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