hadoop、hive、hbase的区宝用场景

hadoop、hive、hbase的区宝用场景

最近开始自学摧，肯定免不了hadoop、hive、hbase这些东?p>

此处把自己对这3疙解记录一下：

1、hadoop：它是一讣式计算+分布式文件系统，前者虽然就是MapReduce，呵HDFS。荷以独立运行，前者可以选怨用，也可以不使用

2、hive：通俗的说是一篙仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似sql语句的功能hive与hbase的区别，你可以借助该语句完成分布式环境下的计算功能，hive会把词组转换成MapReduce，然壶hadoop执行。这里的计算，节查找和分硒不是更新、酝删除。它的优势是对历史数据进行处理，用时下聊说法是离线计算，尹的底层是MapReduce，MapReduce在实时计算上性能更差。它的浊把数据文件读取进来谆竐表（烩部表），让你俱的sql操浊传统的表。

3、hbase：通俗的说，hbase的奏似于，传统管理的是集中的本地数据文件，而hbase基于hdfs实现对分布式数据文件的管控，比如阅查。也就是说，hbase只是借助hadoop的hdfs帮助其管控数据的持久化文件（HFile），它跟MapReduce没任何关系。hbase的优势在于即时计算，所有实时数据都直接存入hbase中hive与hbase的区别，客户端通过API直接访问hbase，实现即时计算。由于它使用的是nosql，坏是列式结构，从而提升了查找性能，使其可利用于摧场景，这是它跟MapReduce的区?p>

总结：

hadoop是hive和hbase的基础，hive依赖hadoop，而hbase降hadoop的hdfs模块。

hive适用于离线数据的分钨浊通用改（如通用的日志文件）、被hadoop管理的数据文件，它支持类sql，比编写MapReduce的java代码来的非常便于，它的定位是数据仓库，存储和分畏数据

hbase适用于实时计算，采用列式结构的nosql，操浊自己生成的特殊改HFile、被hadoop管理的数据文件，它的定位是，恍DBMS

最轰一下：hive可以直接操譻中的文件的表的数据，也可以使用hbase的表

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