hive架构[hive架构图]

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本篇文章给大家谈谈hive架构，以及hive架构图对应的知识点，致力于为用户带来全面可靠的币圈信息，希望对各位有所帮助！

此外，hive也支持熟悉map-reduce的开发者使用map-reduce程序对数据做更加复杂的分析。

hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。

hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。

hive的工作模式是：提交一个任务，等到任务结束时被通知，而不是实时查询。相对应的是，类似于Oracle这样的系统当运行于小数据集的时候，响应非常快，可当处理的数据集非常大的时候，可能需要数小时。需要说明的是，hive即使在很小的数据集上运行，也可能需要数分钟才能完成。

低延迟不是hive追求的首要目标。

Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术–Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写回Hive

共同点：

1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储

区别：

1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。

2.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。

4.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑，就只是表的定义等，即表的元数据。这样就可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。

5.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行

6.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。

7.hbase是列存储。

8.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。

9.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。而hbase与hive都是单独安装的。你需要哪个安装哪个，所以不存在重复信息。

hive架构是很多人头疼的问题，尤其是在理解和现实的冲突方面，hive架构图也同样面临着相似的问题，关注我们，为您服务，是我们的荣幸！

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