蜂巢架构[蜂巢架构图]

日期：2023年06月07日 10:11 浏览量：7

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另外，Hive还支持熟悉map-reduce的开发者使用map-reduce程序对数据进行更复杂的分析。

hive可以很好的结合节俭和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。

hive基于hadoop，是批处理系统，无法节省低延迟。因此，hive'的查询不能保证低延迟。

hive'；的工作模式是：提交任务，任务结束时得到通知，而不是实时查询。。相应的，Oracle这样的系统在小数据集上运行时，响应非常快，但在处理非常大的数据集时，可能需要几个小时。需要注意的是，hive即使在小数据集上运行，也可能需要几分钟才能完成。

低延迟不是hive追求的首要目标。

Hive和Hbase是基于Hadoop的两种不同技术——Hive是一个类似SQL的引擎，运行MapReduce任务，Hbase是Hadoop上NoSQL的Key/vale数据库。当然这两个工具可以同时使用。就像用Google做搜索，用FaceBook做社交一样，Hive可以做统计查询，Hbase可以做实时查询，数据也可以从Hive写到HBase。，设置并从Hbase写回Hive

。共同点：

1。HBase和hive都是基于hadoop构建的。都是用hadoop做底层存储

区别：

1。Hive是一个构建在Hadoop上的批处理系统，用来减少MapReduce作业的工作，HBase是一个支持Hadoop实时运行的项目。

2。假设您正在操作一个RMDB数据库。如果是全表扫描，用HiveHadoop如果是索引访问，使用HBaseHadoop。

3。配置单元查询意味着MapReduce作业可以持续5分钟到几个小时。HBase效率很高，肯定比Hive效率高很多。

4。Hive本身不存储和计算数据。它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中纯粹的表逻辑只是表的定义，也就是表的元数据。这样，可以将结构化数据文件映射到数据库表中，并提供完整的SQL查询功能。最后将SQL语句转换成MapReduce任务来运行。

5.hive借用hadoop的MapReduce来完成hive中部分命令的执行

6.hbase是物理表，不是逻辑表。，提供了超大内存哈希表，搜索引擎用来存储索引，方便查询操作。

7.hbase是列存储。

8.hdfs是底层存储，hdfs是存储文件的系统，Hbase负责组织文件。。

9.hive需要hdfs存储文件和MapReduce计算框架。

应该是hbase和Hive中Hadoop的作用。。hbase和hive都是基于hadoop构建的。他们都使用hadoop作为底层存储。Hbase作为分布式数据库，hive作为分布式数据仓库。。当然，hive还是借用了hadoop的MapReduce来完成hive中一些命令的执行。Hbase和hive是分开安装的。需要安装哪一个，这样就没有重复信息了。

蜂巢架构是很多人头疼的问题，尤其是在理解和现实的冲突中。蜂巢架构图也面临类似的问题。关注我们，为您服务，是我们的荣幸！

蜂巢架构[蜂巢架构图]

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