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　　好程序員大數據培訓分享大數據技術Hbase和Hive詳解，今天給大家介紹一下關于零基礎學習大數據教程之HBASE和HIVE是多么重要的技術，那么兩者有什么區別呢?下面我們一起來看一下吧。

　　ApacheHive是一個構建在hadoop基礎設施之上的數據倉庫。通過Hive可以使用HQL語言查詢存放在HDFS上的數據。HQL是一種類SQL語言，這種語言最終被轉化為Map/Reduce.雖然Hive提供了SQL查詢功能，但是Hive不能夠進行交互查詢–因為它只能夠在Haoop上批量的執行Hadoop。

　　ApacheHBase是一種Key/Value系統，它運行在HDFS之上。和Hive不一樣，Hbase的能夠在它的數據庫上實時運行，而不是運行MapReduce任務。Hive被分區為表格，表格又被進一步分割為列簇。列簇必須使用schema定義，列簇將某一類型列集合起來(列不要求schema定義)。例如，“message”列簇可能包含：“to”，”from”“date”，“subject”，和”body”。每一個key/value對在Hbase中被定義為一個cell，每一個key由row-key，列簇、列和時間戳。在Hbase中，行是key/value映射的集合，這個映射通過row-key來唯一標識。Hbase利用Hadoop的基礎設施，可以利用通用的設備進行水平的擴展。

　　兩者的特點

　　Hive幫助熟悉SQL的人運行MapReduce任務。因為它是JDBC兼容的，同時，它也能夠和現存的SQL工具整合在一起。運行Hive查詢會花費很長時間，因為它會默認遍歷表中所有的數據。雖然有這樣的缺點，一次遍歷的數據量可以通過Hive的分區機制來控制。分區允許在數據集上運行過濾查詢，這些數據集存儲在不同的文件夾內，查詢的時候只遍歷指定文件夾(分區)中的數據。這種機制可以用來，例如，只處理在某一個時間范圍內的文件，只要這些文件名中包括了時間格式。

　　HBase通過存儲key/value來工作。它支持四種主要的操作：增加或者更新行，查看一個范圍內的cell，獲取指定的行，刪除指定的行、列或者是列的版本。版本信息用來獲取歷史數據(每一行的歷史數據可以被刪除，然后通過Hbasecompactions就可以釋放出空間)。雖然HBase包括表格，但是schema僅僅被表格和列簇所要求，列不需要schema。Hbase的表格包括增加/計數功能。

　　限制

　　Hive目前不支持更新操作。另外，由于hive在hadoop上運行批量操作，它需要花費很長的時間，通常是幾分鐘到幾個小時才可以獲取到查詢的結果。Hive必須提供預先定義好的schema將文件和目錄映射到列，并且Hive與ACID不兼容。

　　HBase查詢是通過特定的語言來編寫的，這種語言需要重新學習。類SQL的功能可以通過ApachePhonenix實現，但這是以必須提供schema為代價的。另外，Hbase也并不是兼容所有的ACID特性，雖然它支持某些特性。最后但不是最重要的–為了運行Hbase，Zookeeper是必須的，zookeeper是一個用來進行分布式協調的服務，這些服務包括配置服務，維護元信息和命名空間服務。

　　應用場景

　　Hive適合用來對一段時間內的數據進行分析查詢，例如，用來計算趨勢或者網站的日志。Hive不應該用來進行實時的查詢。因為它需要很長時間才可以返回結果。

　　Hbase非常適合用來進行大數據的實時查詢。Facebook用Hbase進行消息和實時的分析。它也可以用來統計Facebook的連接數。

　　Hive和Hbase是兩種基于Hadoop的不同大數據技術–Hive是一種類SQL的引擎，并且運行MapReduce任務，Hbase是一種在Hadoop之上的NoSQL的Key/vale數據庫。當然，這兩種工具是可以同時使用的。就像用Google來搜索，用FaceBook進行社交一樣，Hive可以用來進行統計查詢，HBase可以用來進行實時查詢，數據也可以從Hive寫到Hbase，設置再從Hbase寫回Hive。

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