Разница между HBase и Hive

HBase и Hive - это структуры хранилища данных на основе Hadoop, которые существенно различаются по способу хранения и запроса данных. Управление и обработка огромных объемов веб-данных становятся все более сложными с помощью традиционных инструментов управления базами данных. Вот где HBase подходит к картине. HBase является предпочтительным выбором для обработки больших объемов данных. Например, если вам нужно отфильтровать огромное количество электронных писем, чтобы извлечь их для аудита или для каких-либо других целей, это будет идеальный вариант использования HBase. Hive, с другой стороны, больше похож на традиционную систему отчетности хранилища данных, которая работает поверх Hadoop. Hive предлагает SQL-подобный язык запросов, который позволяет запрашивать полуструктурированные данные, хранящиеся в Hadoop. Это требует ненужных усилий для написания кода MapReduce. Хотя HBase и Hive используются в качестве хранилищ данных для хранения неструктурированных данных, они отличаются.

Что такое Hbase?

HBase - это нереляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом, созданная на основе архитектуры Google Big Table и написанная на Java. HBase - это, в основном, ориентированная на столбцы распределенная база данных NoSQL, которая работает поверх распределенной файловой системы Hadoop (HDFS). Он разработан и разработан многими инженерами в рамках Apache Software Foundation. Он работает на Apache Hadoop и оснащен отказоустойчивой распределенной файловой структурой, известной как HDFS. Он обеспечивает способ хранения разреженных наборов данных, что часто встречается в случаях использования больших данных. Это позволяет быстро считывать данные произвольного доступа из больших объемов данных на основе значений ключей. Однако он не предназначен для агрегирования данных..

Что такое улей?

Hive - это не просто база данных, а пакет для хранения данных, созданный поверх Hadoop. Hive - это технология, отличная от HBase; он структурирует данные в виде набора таблиц, которые можно объединять, агрегировать и запрашивать при использовании языка запросов Hive Query Language (HQL), который очень похож на SQL, используемый для пакетной обработки больших данных. Он позволяет запрашивать полуструктурированные данные, хранящиеся в Hadoop, которые в конечном итоге превращаются в задание MapReduce, выполняемое либо локально, либо в распределенном кластере MapReduce. Hive - это, по сути, система хранения данных для Hadoop, которая упрощает обобщение данных, специальные запросы и анализ больших наборов данных, хранящихся в совместимых с Hadoop файловых системах. Данные могут быть прочитаны и записаны из Hive и HBase и наоборот. Однако его нельзя использовать для обработки данных в реальном времени..

Разница между HBase и Hive

Технологии

- Хотя HBase и Hive являются структурами хранилища данных на основе Hadoop, используемыми для хранения и обработки больших объемов данных, они существенно различаются в том, как они хранят и запрашивают данные. HBase - это, по сути, ориентированная на столбцы распределенная база данных NoSQL, которая работает поверх распределенной файловой системы Hadoop (HDFS) и обеспечивает отказоустойчивый способ хранения разреженных наборов данных, что часто встречается в случаях использования больших данных. С другой стороны, Hive - это не просто база данных, а пакет хранилищ данных, созданный поверх Hadoop. Hive больше похож на традиционную систему отчетности хранилищ данных.

Архитектура

- HBase - это база данных NoSQL и реализация с открытым исходным кодом архитектуры Google Big Table, которая работает на Apache Hadoop и основана на отказоустойчивой распределенной файловой структуре, известной как HDFS. Это масштабируемое решение для хранения, позволяющее разместить практически бесконечное количество данных. Это архитектура хранения данных, используемая для хранения неструктурированных данных. Hive, с другой стороны, представляет собой движок SQL, построенный на основе HDFS, и использует MapReduce для внутренних целей, позволяя запрашивать данные, хранящиеся в HDFS, через язык запросов, похожий на SQL, называемый HQL (Hive Query Language).

использование

- HBase используется для создания недорогих, гибких и простых в обслуживании сервисов на уровне листов - географической информационной системы на основе Hadoop (HBGIS) - для хранения больших объемов данных. Это формат хранения данных на диске, который позволяет хранить разреженные наборы данных, что часто встречается в случаях использования больших данных. Это позволяет быстро считывать данные произвольного доступа из больших объемов данных на основе значений ключей. Hive, с другой стороны, является стандартом для запросов SQL к петабайтам данных в Hadoop и предоставляет SQL-подобный язык запросов HQL для запросов к данным, хранящимся в кластере Hadoop..

HBase vs. Hive: Сравнительная таблица

Резюме

Хотя HBase и Hive являются структурами хранилища данных на основе Hadoop, используемыми для хранения и обработки больших объемов данных, они существенно различаются в том, как они хранят и запрашивают данные. HBase - это система управления базами данных, ориентированная на столбцы, которая используется для хранения больших объемов данных и предоставляет способ хранения разреженных наборов данных, что является распространенным в нескольких случаях использования больших данных. Hive, с другой стороны, больше похож на традиционную систему отчетов хранилища данных, построенную поверх Hadoop, которая используется для запуска обработки заданий расписаний, а затем загружает результаты в сводную таблицу типов, к которой клиентские приложения могут далее запрашивать.