hive和hbase区别

Hive和HBase是两个不同的开源分布式数据存储系统，它们各自有不同的使用场景和特点。

1. 数据模型：Hive是基于关系型数据模型的，类似于SQL，可以使用SQL语句进行数据查询和分析；而HBase是基于列族存储模型，类似于NoSQL，可以通过rowkey进行数据读写。

2. 存储方式：Hive数据存储在HDFS中，采用批处理方式进行数据读写；而HBase数据存储在HDFS之上，采用随机读写方式进行数据操作。

3. 数据处理能力：Hive适合处理批量数据，对于大数据分析和数据挖掘等场景比较适合；而HBase适合处理实时数据和高并发访问，对于需要快速读写的场景比较适合。

4. 数据访问：Hive通过JDBC和ODBC等协议进行数据访问，可以和各种数据分析工具进行整合；而HBase通过API进行数据访问，需要开发人员编写代码进行访问。

5. 数据存储结构：Hive可以使用各种文件格式进行数据存储，如CSV、JSON、ORC、Parquet等；而HBase使用HFile进行数据存储，支持多版本数据和数据压缩等特性。

总之，Hive和HBase各自有不同的使用场景和特点，需要根据具体的业务需求选择合适的存储系统。

相关问题

hadoop集群hive和hbase如何配置

### 回答1：
Hadoop集群中配置Hive和HBase需要按照以下步骤进行：

1. 安装Hadoop集群并确保其正常运行。
2. 下载Hive和HBase的二进制文件，并解压缩到合适的目录。
3. 配置Hadoop环境变量，确保Hadoop的bin目录已经加入到PATH环境变量中。
4. 配置Hive和HBase的环境变量，分别设置HIVE_HOME和HBASE_HOME变量。
5. 配置Hive和HBase的相关配置文件，如hive-site.xml和hbase-site.xml，可以根据实际需求进行调整。
6. 配置Hive和HBase的元数据存储，Hive默认使用Derby作为元数据存储，但是在生产环境中建议使用MySQL或PostgreSQL等数据库。HBase的元数据存储可以使用Zookeeper。
7. 启动Hadoop集群和相关组件，如Hive和HBase。

以上是配置Hadoop集群中Hive和HBase的基本步骤，具体配置方式可以根据实际情况进行调整。需要注意的是，Hive和HBase的配置可能存在一定的依赖关系，需要根据具体情况进行安装和配置。

### 回答2：
Hadoop集群是一个用于存储和处理大规模数据的分布式计算平台。在配置Hadoop集群前，我们需要确保每个节点都满足Hadoop的硬件和软件要求。确定节点后，我们需要进行以下配置：

1. 安装Hadoop：首先，在每个节点上安装Hadoop软件包。可以使用Hadoop官方网站提供的二进制文件进行安装，也可以使用其他Hadoop发行版，如Cloudera或Hortonworks。

2. 配置Hadoop核心：接下来，编辑Hadoop的核心配置文件（如hadoop-env.sh、core-site.xml和hdfs-site.xml）来定义Hadoop的全局设置和HDFS（分布式文件系统）的设置。在配置文件中，需要指定Hadoop集群的名称、文件系统URI、数据块大小等。

3. 配置Hadoop集群管理器：在其中一个节点上配置Hadoop集群管理器，通常是指定为“主节点”。这包括编辑yarn-site.xml文件来设置YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器的相关设置，以及mapred-site.xml文件来设置MapReduce框架的相关设置。

4. 配置Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构，可以对存储在Hadoop集群中的数据进行查询和分析。要配置Hive，首先需要在每个节点上安装Hive软件包。接下来，编辑hive-site.xml文件来定义Hive的设置，如Hive的数据库和元数据存储位置等。

5. 配置HBase：HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，用于存储和处理结构化数据。要配置HBase，首先需要在每个节点上安装HBase软件包。然后，编辑hbase-site.xml文件来定义HBase的设置，如Zookeeper的位置、HBase根目录和HBase表的存储位置等。

配置完成后，需要启动Hadoop集群、Hive和HBase服务，以便开始使用它们。启动后，可以使用相关命令和工具，如hdfs命令进行HDFS操作，hive命令进行Hive查询，以及hbase shell进行HBase操作。此外，还可以使用Hadoop集群管理器的Web界面来监视和管理Hadoop集群的运行状况。

### 回答3：
Hadoop集群是一种分布式计算系统，用于处理大数据。Hadoop集群的配置需要考虑以下几个方面：

1. 设置Hadoop集群的基本配置：包括设置HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）的配置参数，例如设置数据块大小、副本数量等。

2. 配置Hadoop集群的主节点（NameNode和ResourceManager）：主节点是集群中的控制节点，负责管理其他节点的工作。需要配置主节点的IP地址、端口号等参数。

3. 配置Hadoop集群的从节点（DataNode和NodeManager）：从节点是执行任务的节点，需要配置从节点的IP地址、端口号等参数。

4. 安装和配置Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据查询和分析。需要安装Hive，并配置和启动Hive的服务。

5. 配置Hive的元数据存储：Hive的元数据存储可以选择使用本地磁盘或者远程数据库。需要配置Hive的元数据存储位置和连接信息。

6. 创建和配置Hive表：Hive使用类SQL语句来对数据进行查询和分析，需要创建和配置Hive表，包括表的结构、分区和存储位置等。

HBase是一个面向列的分布式数据库，用于存储大规模结构化数据。HBase的配置主要包括以下几个方面：

1. 设置HBase集群的基本配置：包括ZooKeeper的配置、HBase的配置参数等。需要设置ZooKeeper的IP地址、端口号等参数。

2. 配置HBase集群的主节点（HMaster）：主节点负责管理集群中的RegionServer，在主节点上需要配置HMaster的相关参数。

3. 配置HBase集群的从节点（RegionServer）：从节点用来存储和处理数据，需要配置RegionServer的相关参数。

4. 配置HBase的表：HBase的数据以表的形式进行存储，需要创建和配置表的结构、列族等信息。

5. 设置HBase的数据存储策略：可以配置HBase的数据存储策略，例如选择使用HDFS作为存储介质还是本地文件系统。

以上是Hadoop集群、Hive和HBase的基本配置过程，具体的配置步骤和参数设置可以根据实际需求和环境来进行调整。

hive操作hbase

Hive可以通过HBase存储Hive表数据，实现Hive表数据的实时查询和更新。以下是将Hive表数据存储到HBase的步骤：

1. 配置Hive和HBase的环境变量。

2. 在Hive中创建外部表，可以使用Hive自带的HBase存储处理插件HBaseStorageHandler：

CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table(key INT, value STRING) 
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' 
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:col1") 
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "hbase_table");

3. 通过HQL语句将Hive表数据导入到HBase表中：

INSERT INTO TABLE hbase_table SELECT key, value FROM hive_table;

4. 在HBase中查看数据是否已经存储成功。

需要注意的是，Hive和HBase的版本要兼容，不兼容的版本可能会导致存储失败。同时，HBase表的列簇必须在Hive中指定。