Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的,使用MapReduce做过数据分析的人都知道,很多分析程序除业务逻辑不同外,程序流程基本一样。在这种情况下,就需要Hive这样的用戶编程接口。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,就是些表的定义等,也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉,转换成本低,类似作用的Pig就不是SQL。
Hive和Hbase有各自不同的特征:hive是高延迟、结构化和面向分析的,hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。
其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
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觉得在问区别之前,我应该显示说相同点,这么一想,又糊涂了,hive和hbase哪里像了,好像哪里都不像,既然哪里都不像,又何来的“区别是什么”这一问题,他俩所有的都算区别。
那么,hive是什么?
白话一点再加不严格一点,hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。
于是,hbase是什么?
同样白话一点加不严格一点,hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储,是个NoSql数据库;hbase部署于hdfs之上,并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。
所以要问hive和hbase的区别,就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别,问区别,就要先说说他俩哪里像。
一、hive和MySQL的区别
由于hive使用的是类sql的查询语言hql,因此很容易给人一种错觉,说hive和MySQL同样是数据库,然而,hive除了使用类sql的语言外,很多方面都与MySQL存在区别。下面将从不同方面来看hive和MySQL之间的区别。
有一点需要注意的是,hive是为数据仓库设计的,而MySQL数据库则可以用再在线的应用中。
hive | MySQL | |
查询语言 | hql(类sql) | sql |
数据存储 | HDFS | Raw Device or Local FS |
执行 | MapReduce | Executor |
执行延迟 | 高 | 低 |
处理数据规模 | 大 | 小 |
索引 | 0.8版本后加入位图索引 | 有复杂的索引 |
数据更新 | 不支持行级数据的插入删除与更新 | 支持行级数据的插入删除与更新 |
数据格式 | 用户可以自己指定数据格式 | 指定数据格式 |
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