關(guān)于hadoop的hive數(shù)據(jù)倉庫和hbase有些疑惑，比較了hbase和hive的區(qū)別:1。hbase目前是一種noSql 數(shù)據(jù)庫，hive是一種hdfs分布式文件系統(tǒng)，hive如何實(shí)現(xiàn)更新操作數(shù)據(jù)更新是一個常見的操作，然后數(shù)據(jù)倉庫的概念一般要求數(shù)據(jù)的完整性和穩(wěn)定性。
Hive是一款基于Hadoop平臺的數(shù)據(jù)倉庫工具，具有海量數(shù)據(jù)存儲、橫向可擴(kuò)展、離線批處理等優(yōu)勢，解決了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫無法支持海量數(shù)據(jù)存儲、橫向可擴(kuò)展性差的問題。但是Hive是依靠HDFS和MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理的，所以Hive在進(jìn)行數(shù)據(jù)的離線批處理時，需要先將查詢語言轉(zhuǎn)換成MR任務(wù)，結(jié)果會由MR批處理返回，所以Hive什么也做不了。
ApacheHive社區(qū)項(xiàng)目的提交者包括Cloudera、Hortonworks、臉書、Intel、LinkedIn、Databricks等。Hadoop發(fā)行版支持Hive。像HbaseNoSQL 數(shù)據(jù)庫，通常作為Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的一部分來實(shí)現(xiàn)。Hive可以從ApacheFoundation、Hadoop發(fā)行商Cloudera、MapR和Hortonworks下載，也可以作為AWSElasticMapReduce的一部分。
ApacheHive是最早將SQL查詢功能引入Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的軟件之一。在眾多其他的SQLonHadoop產(chǎn)品中，出現(xiàn)了BigSQL、Drill、Hadapt、Impala和Presto。此外，ApachePig已經(jīng)成為Hadoop 數(shù)據(jù)庫的HiveQL的替代語言。
3、5種讓Hive查詢變快的方法在過去幾年中，Hive查詢時間得到了顯著改善，這主要是由Hive社區(qū)創(chuàng)新圍繞Stinger項(xiàng)目推動的，使Hive能夠支持具有速度和規(guī)模的批處理和交互式工作負(fù)載。然而，許多用戶仍然不熟悉以最快速度運(yùn)行Hive查詢的基本技術(shù)和最佳實(shí)踐。在本文中，我們將重點(diǎn)介紹一些常用的簡單技術(shù)來提高HIVE查詢的性能。Hive可以使用ApacheTez執(zhí)行引擎代替Mapreduce引擎。
4、hbase和 hive的差別是什么,各自適用在什么場景中hbase和hive的區(qū)別如下:1。HBase目前是一種noSql 數(shù)據(jù)庫，而hive是一種hdfs分布式文件系統(tǒng)，兩者的數(shù)據(jù)存儲方式不同。2.使用場景:hbase最常見的應(yīng)用場景是采集的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的存儲。因?yàn)槭莐eyvalue類型數(shù)據(jù)庫，所以可以擴(kuò)展到各種keyvalue應(yīng)用場景，比如日志信息的存儲，不需要為內(nèi)容信息完全結(jié)構(gòu)化的類CMS應(yīng)用等。
