大家好，今天给各位分享hive与hbase的十大区别与联系的一些知识，其中也会对为什么hive不建议查询进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
本文目录
mysql和hive建表的区别
1.查询语言不同：hive是hql语言，mysql是sql语句；
2.数据存储位置不同：hive是把数据存储在hdfs上，而mysql数据是存储在自己的系统中；
3.数据格式：hive数据格式可以用户自定义，mysql有自己的系统定义格式；
4.数据更新：hive不支持数据更新，只可以读，不可以写，而sql支持数据更新；
5.索引：hive没有索引，因此查询数据的时候是通过mapreduce很暴力的把数据都查询一遍，也造成了hive查询数据速度很慢的原因，而mysql有索引；
6.延迟性：hive延迟性高，原因就是上边一点所说的，而mysql延迟性低；
7.数据规模：hive存储的数据量超级大，而mysql只是存储一些少量的业务数据；
8.底层执行原理：hive底层是用的mapreduce，而mysql是excutor执行器；
hive的优缺点
优点
1.
简单容易上手:提供了类SQL查询语言HQL
2.
可扩展:为超大数据集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统)一般情况下不需要重启服务Hive可以自由的扩展集群的规模。
3.
提供统一的元数据管理
4.
延展性:Hive支持用户自定义函数,用户可以根据自己的需求来实现自己的函数
缺点
没有
hive只支持mysql数据库吗
Hive的底层可以是HBase或者HDFS上存储的文件。Hive的作用是把HQL翻译成MapReduce程序，从而减少分析人员每次都要写冗长Java程序的工作量。
单次Hive查询都需要耗费分钟级以上的时间（哪怕一个再小的表），因此无法作为web后端的数据库使用。HBase可以替代MySQL使用，至少淘宝就是这么做了。HBase是建造在HDFS基础上的分布式数据库，可以支持海量数据（比MySQL高一到两个量级）的存储和查询。还不容易丢失数据。
hive与hbase的十大区别与联系
Hive和HBase是两个ApacheHadoop生态系统中的核心组件。它们两者之间有不同之处，但是在许多方面也是相关的。下面是十大区别与联系：
1.存储结构：Hive是一个基于关系型数据库的数据仓库工具，它使用类SQL查询语言为云端数据提供分析服务，而HBase是一种分布式非关系型数据库，使用NoSQL存储模型，能够处理实时数据。
2.数据类型：Hive像传统的数据库一样支持SQL的基本数据类型，比如数字、字符串、日期等；而Hbase支持各种数据类型，包括二进制、文本数据、图像数据等。
3.处理能力：Hive的查询并不是实时的，而HBase可以支持实时查询并处理流数据。如果需要快速处理数据，使用HBase更为合适。
4.数据存储：Hive将数据存储在HDFS上，而HBase利用分布式文件系统HDFS来存储表和数据，同时利用Hadoop集群的计算能力来加速查询和分析。
5.数据访问：Hive适用于批量数据处理和离线分析，而HBase适用于实时数据处理和存储。
6.可扩展性：Hive与Hbase都是可扩展的，可以在需要处理大量数据时自动进行水平扩展。
7.数据复制：Hive不支持数据复制，但是HBase支持数据复制，可以在多个节点之间实现数据的同步。
8.性能：Hive在查询大量数据时的性能比HBase差，但是HBase支持实时查询和处理数据，因此在一些场景下性能优于Hive。
9.数据模型：Hive使用类似传统数据库的表模型，而HBase使用NoSQL数据模型，可以存储键值对等非结构化数据。
10.使用场景：Hive更适用于数据仓库，大数据分析和批处理，而HBase更适合实时处理、日志分析，以及需要低延迟查询的场景。
总之，Hive与HBase虽然具有明显的不同，但是在应用中可以起到互补的作用，根据需要选用不同的工具。请问您需要我继续完成什么任务或回答什么问题吗？
文章分享结束，hive与hbase的十大区别与联系和为什么hive不建议查询的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
