hbase作hive主键，hbase hive hadoop

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hive与hbase区别

Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

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。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 。

实现。所以和hbase，hive不是一个层面的东西，不比较。

。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。

hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

Q1: hbase和hive的差别是什么?

针对的更多的是结构化，事务一致性要求高，业务规则逻辑复杂，数据模型复杂的企业信息化类应用等。包括互联网应用中的很多业务系统也需要通过结构化数据库来实现。所以和hbase，hive不是一个层面的东西，不比较。

和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。

Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。

HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架，做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑，返回结果给用户。

Q2: hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

2、HBase是个基于HDFS的数据库。Hive是用SQL替代写MR的编程框架，做Hadoop上会把用户提交的SQL语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成MR job提交去跑，返回结果给用户。

3、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。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 。

4、适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

5、Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。

Q3: hbase的主键

RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。

hbase的主键就是row key，可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row key保存为字节数组。

像这样预先创建hbase表分区的方式，称之为预分区。hash(主键) + 年月日时(2019062315)这里只取hash(主键)的前6位，使得行键的长度正好是16，也就是8的整数倍，在64位计算机中，效果最好。

Region 压力 2 Region 分区首先自增来做不是不可以。但是有很大的局限性。比如你用自增做主键了。那么你的 Region 几乎都在一台机器上，发挥不出集群的性能，这样的设计将导致效率低下。

Q4: hive和hbase是什么关系

hbase作为面向列的数据库，支持按列读取和行读取，并解决了关系型数据库的分表的一些需求，如：关系型数据库中有些表的列重复数据太多了，需要重新建表来存重复列的数据，减少表的大小。

Hive 不是擅长用于查询数据集（尤其是大数据集中）当中的部分数据，大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS （关系型数据）来处理这些数据集。HBase 查询采用自定义语言，需要经过培训才能学习。

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