hive创新数据库,HIVE数据库

关于hadoop的hive数据仓库和hbase有些疑惑，比较了hbase和hive的区别:1。hbase目前是一种noSql 数据库，hive是一种hdfs分布式文件系统，hive如何实现更新操作数据更新是一个常见的操作，然后数据仓库的概念一般要求数据的完整性和稳定性。

Hive是一款基于Hadoop平台的数据仓库工具，具有海量数据存储、横向可扩展、离线批处理等优势，解决了传统关系型数据仓库无法支持海量数据存储、横向可扩展性差的问题。但是Hive是依靠HDFS和MapReduce进行数据存储和数据处理的，所以Hive在进行数据的离线批处理时，需要先将查询语言转换成MR任务，结果会由MR批处理返回，所以Hive什么也做不了。

ApacheHive社区项目的提交者包括Cloudera、Hortonworks、脸书、Intel、LinkedIn、Databricks等。Hadoop发行版支持Hive。像HbaseNoSQL 数据库，通常作为Hadoop分布式数据处理应用的一部分来实现。Hive可以从ApacheFoundation、Hadoop发行商Cloudera、MapR和Hortonworks下载，也可以作为AWSElasticMapReduce的一部分。

ApacheHive是最早将SQL查询功能引入Hadoop生态系统的软件之一。在众多其他的SQLonHadoop产品中，出现了BigSQL、Drill、Hadapt、Impala和Presto。此外，ApachePig已经成为Hadoop 数据库的HiveQL的替代语言。

在过去几年中，Hive查询时间得到了显著改善，这主要是由Hive社区创新围绕Stinger项目推动的，使Hive能够支持具有速度和规模的批处理和交互式工作负载。然而，许多用户仍然不熟悉以最快速度运行Hive查询的基本技术和最佳实践。在本文中，我们将重点介绍一些常用的简单技术来提高HIVE查询的性能。Hive可以使用ApacheTez执行引擎代替Mapreduce引擎。

hbase和hive的区别如下:1。HBase目前是一种noSql 数据库，而hive是一种hdfs分布式文件系统，两者的数据存储方式不同。2.使用场景:hbase最常见的应用场景是采集的网页数据的存储。因为是keyvalue类型数据库，所以可以扩展到各种keyvalue应用场景，比如日志信息的存储，不需要为内容信息完全结构化的类CMS应用等。