Różnica między HBase a Hive

HBase i Hive to struktury hurtowni danych oparte na Hadoop, które różnią się znacznie pod względem sposobu przechowywania i odpytywania danych. Zarządzanie i przetwarzanie ogromnych ilości danych internetowych staje się coraz trudniejsze dzięki konwencjonalnym narzędziom do zarządzania bazami danych. Tutaj pojawia się HBase. HBase jest preferowanym wyborem do obsługi dużych ilości danych. Na przykład, jeśli musisz przefiltrować ogromny magazyn e-maili, aby wyciągnąć jeden do kontroli lub w innym celu, będzie to idealny przypadek użycia dla HBase. Z drugiej strony Hive przypomina bardziej tradycyjny system raportowania hurtowni danych działający na platformie Hadoop. Hive oferuje język zapytań podobny do SQL, który pozwala wyszukiwać częściowo ustrukturyzowane dane przechowywane w Hadoop. To wymaga niepotrzebnego wysiłku związanego z pisaniem kodu MapReduce. Chociaż zarówno HBase, jak i Hive są używane jako magazyny danych do przechowywania nieustrukturyzowanych danych, są one różne.

Co to jest Hbase?

HBase to otwarty, nierelacyjny system zarządzania bazami danych oparty na architekturze Google Big Table i napisany w Javie. HBase jest zasadniczo zorientowaną na kolumny, rozproszoną bazą danych NoSQL, która działa na rozproszonym systemie plików Hadoop (HDFS). Jest zaprojektowany i opracowany przez wielu inżynierów w ramach Apache Software Foundation. Znajduje się na Apache Hadoop i jest zasilany przez odporną na błędy strukturę plików rozproszonych znaną jako HDFS. Zapewnia sposób przechowywania rzadkich zestawów danych, które są powszechne w przypadkach użycia dużych zbiorów danych. Umożliwia szybki odczyt danych o swobodnym dostępie z dużych ilości danych w oparciu o kluczowe wartości. Jednak nie jest przeznaczony do wykonywania agregacji danych.

Co to jest Hive?

Hive nie jest dokładnie bazą danych, ale pakietem hurtowni danych zbudowanym na Hadoop. Ul jest technologią inną niż HBase; konstruuje dane w zestawie tabel, które można łączyć, agregować i wyszukiwać przy użyciu języka zapytań o nazwie Hive Query Language (HQL), który jest bardzo podobny do SQL, używanego do przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych. Pozwala na zapytanie o częściowo ustrukturyzowane dane przechowywane w Hadoop, które ostatecznie są przekształcane w zadanie MapReduce, wykonywane lokalnie lub w rozproszonym klastrze MapReduce. Hive to w zasadzie system hurtowni danych dla Hadoop, który ułatwia łatwe podsumowanie danych, zapytania ad-hoc i analizę dużych zbiorów danych przechowywanych w systemach plików kompatybilnych z Hadoop. Dane można odczytywać i zapisywać z Hive i HBase i odwrotnie. Nie można go jednak wykorzystywać do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.

Różnica między HBase a Hive

Technologia

- Chociaż HBase i Hive są strukturami hurtowni danych opartymi na Hadoop, używanymi do przechowywania i przetwarzania dużych ilości danych, różnią się one znacznie pod względem sposobu przechowywania i odpytywania danych. HBase jest zasadniczo zorientowaną na kolumny, rozproszoną bazą danych NoSQL, która działa na rozproszonym systemie plików Hadoop (HDFS) i zapewnia odporny na błędy sposób przechowywania rzadkich zestawów danych, które są powszechne w przypadkach dużych zbiorów danych. Hive, z drugiej strony, nie jest dokładnie bazą danych, ale pakietem hurtowni danych zbudowanym na Hadoop. Hive przypomina bardziej tradycyjny system raportowania hurtowni danych.

Architektura

- HBase to baza danych NoSQL i otwarta implementacja architektury Big Table firmy Google, która znajduje się na Apache Hadoop i jest zasilana przez odporną na awarie rozproszoną strukturę plików znaną jako HDFS. Jest to skalowalne rozwiązanie pamięci masowej, które może pomieścić praktycznie nieskończoną ilość danych. Jest to architektura przechowywania danych służąca do przechowywania nieustrukturyzowanych danych. Hive, z drugiej strony, jest silnikiem SQL zbudowanym na HDFS i wykorzystuje MapReduce wewnętrznie, pozwalając na zapytania danych przechowywanych na HDFS za pośrednictwem języka zapytań podobnego do SQL zwanego HQL (Hive Query Language).

Posługiwać się

- HBase służy do budowy tanich, elastycznych i łatwych w utrzymaniu usług warstwowych - systemu informacji geograficznej opartego na Hadoop (HBGIS) - w celu masowego przechowywania danych. Jest to format przechowywania kolumn na dysku, który zapewnia sposób przechowywania rzadkich zestawów danych, które są powszechne w przypadkach użycia dużych zbiorów danych. Umożliwia szybki odczyt danych o swobodnym dostępie z dużych ilości danych w oparciu o kluczowe wartości. Hive, z drugiej strony, jest standardem dla zapytań SQL dotyczących petabajtów danych w Hadoop i zapewnia podobny do SQL język zapytań o nazwie HQL do zapytania danych przechowywanych w klastrze Hadoop.

HBase vs. Hive: Tabela porównawcza

streszczenie

Chociaż HBase i Hive są strukturami hurtowni danych opartymi na Hadoop, używanymi do przechowywania i przetwarzania dużych ilości danych, różnią się one znacznie pod względem sposobu przechowywania i odpytywania danych. HBase to zorientowany na kolumny system zarządzania bazą danych wykorzystywany do masowego przechowywania danych i zapewnia sposób przechowywania rzadkich zestawów danych, które są powszechne w wielu przypadkach użycia dużych zbiorów danych. Hive, z drugiej strony, jest bardziej jak tradycyjny system raportowania hurtowni danych zbudowany na szczycie Hadoop, używany do uruchamiania przetwarzania zadań harmonogramu, a następnie ładowania wyników do tabeli typów podsumowań, do której mogą dalej uzyskiwać zapytania aplikacje klienckie.