Hbase 和 hive 有什么区别？hive 与 Hbase 的底层存储是什么？hive 是产生的原因是什么？Hbase 是为了弥补 Hadoop 的什么缺陷?

HBase和Hive是两种完全不同的技术，有以下区别：

1. 数据模型：HBase是一种NoSQL数据库，采用列式存储，适合存储结构化和半结构化数据；而Hive是一种数据仓库工具，采用行式存储，适合存储大规模结构化数据。

2. 查询方式：HBase通过HBase API进行查询，支持实时查询，适合在线业务；而Hive通过HiveQL进行查询，支持批量处理和复杂分析，适合离线业务。

3. 底层存储：Hive的底层存储是HDFS，而HBase的底层存储也是HDFS，但同时也支持其他分布式文件系统。

4. 产生原因：Hive是由Facebook公司开发的，旨在解决大规模数据处理的问题；而HBase是由Apache基金会开发的，旨在解决Hadoop中没有提供实时查询和随机读写能力的问题。

综上所述，Hive和HBase是两种不同的技术，分别适合不同的应用场景。Hive是为了解决大规模数据处理的问题而产生的，而HBase是为了弥补Hadoop没有提供实时查询和随机读写能力的缺陷而产生的。它们的底层存储都是HDFS，但数据模型和查询方式不同。

相关问题

hive和hbase有什么区别

Hive和HBase都是Apache基金会的开源项目，但是它们的设计和用途有很大的不同。

1. 数据存储方式

Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库，使用Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）来存储数据。Hive支持将数据存储在文本文件、压缩文件、RCFile、SequenceFile等格式中。

HBase是基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，使用Hadoop的HDFS来存储数据。HBase将数据存储在分布式的列式存储中，它能够支持非常大的数据集，并且能够提供快速的随机读写能力。

2. 数据处理方式

Hive使用HiveQL来处理数据，它是一种类似SQL的查询语言，可以让用户使用类似SQL的语法来查询和分析数据。Hive将HiveQL转换为MapReduce任务，然后交由Hadoop集群执行。

HBase则提供了Java API和REST API来进行数据的读写操作，支持随机读写和批量操作，可以处理大量的数据，支持数据的实时查询和分析。

3. 适用场景

Hive适合处理大规模的数据分析和数据仓库场景，例如数据的ETL、数据的聚合、数据的统计分析等。

HBase适合处理实时的数据存储和查询场景，例如日志处理、社交网络、推荐系统等需要快速随机读写的应用。

总体来说，Hive和HBase的设计目标和应用场景有很大的不同，它们可以结合使用来解决大规模数据处理和存储的问题。

什么是Hive外部表？Hive外部表的作用是什么？请举例说明

在Hive中，外部表是指在Hive中定义的表，但是表的数据存储在Hive之外的外部数据源中，例如HDFS文件系统、S3对象存储、HBase等。与传统的Hive表不同，外部表并不在Hive的数据仓库中存储数据，而是通过指定Hive表与外部数据源的关联关系，将外部数据源中的数据映射到Hive表中。

Hive外部表的主要作用是使Hive能够与其他系统或数据源进行交互，在Hive中定义表的同时，可以直接使用外部数据源中的数据，而无需将数据复制到Hive的数据仓库中。这样可以避免数据冗余，节省存储空间，同时也可以提高数据的访问效率。

举个例子，假设我们需要在Hive中查询HDFS文件系统中的日志数据，但我们并不想将这些数据复制到Hive数据仓库中。我们可以在Hive中定义一个外部表，然后将该表与HDFS文件系统中的日志数据进行关联，这样我们就可以直接在Hive中使用SQL语句来查询HDFS文件系统中的日志数据。例如：

CREATE EXTERNAL TABLE log_table (
  id INT,
  log_time TIMESTAMP,
  message STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/hadoop/logs';

上述代码定义了一个名为log_table的外部表，它与HDFS文件系统中的/user/hadoop/logs目录中的数据进行关联。这个外部表包含三个字段：id、log_time和message。我们可以使用SQL语句来查询这个外部表，例如：

SELECT COUNT(*) FROM log_table WHERE log_time BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-01-31';

这样就可以在Hive中查询HDFS文件系统中的日志数据，而无需将数据复制到Hive数据仓库中。