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：2.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 。3.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.Hive quer
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2023-07-12 17:51:28
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Hadoop生态上几个技术的关系与区别：hive、pig、hbase 关系与区别Pig 一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：）Pig是一种数据流语言，用来快速轻松的处理巨大的数据。Pig包含
1、Hive Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，而不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译
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2023-07-17 22:27:35
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一、区别：
1. Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。
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2023-07-12 09:03:19
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1. hadoop 它是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用2. hive 通俗的说是一个数据仓库，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似sql语句的功能，你可以通过该语句完成分布式环境下的计算功能，hive会把语句转换成MapReduce，然后交给hadoop执行。这里的计算，仅限于查找和分
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2023-09-10 19:49:21
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拿一张比较老的图来说，自己画太费劲了： 谷歌google有三篇论文gfs、mapreduce、bigtable，这三篇论文不是纯讲空话的应付之作，而是确确实实提出来了新的思想，也因为这三篇论文，才对应的有了hdfs、mapreduce、hbase。  
一、Hbase1.1、Hbase是什么？ HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法，但事实上大多数解决方案，特别是一些关系类型的，在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点。许多商家通过复制和分区的方法来扩充数据库使其突破单个节点的界限，但这些功能通常都是事后增
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2023-09-19 19:58:57
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当数据量达到一定量级的时候，存储和统计计算查询都会遇到问题，今天了解一下Hive和Hbase的区别和应用场景。一、定义Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，默认情况下可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。HBase是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。二、区别Hive是运行在Hadoo
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2023-09-20 10:55:14
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。
原创
2023-05-21 15:23:54
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Chapter 1： 引言 近期电信集团公司举办了大数据技术培训课，按照要求，Hadoop小白的我对两者作完对比，进行实际操作做一个练习记录吧，嘿嘿。。。两者的共同点：1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储两者的区别：2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理
在大数据领域中，Hadoop和HBase是两种常用的开源分布式存储框架，它们有着不同的特点和适用场景。本文将通过对比Hadoop和HBase的区别来帮助大家更好地理解它们之间的关系。
**Hadoop和HBase的区别**
| | Hadoop | HBase |
|-----|-------------------
1、Hadoop架构Apache Hadoop 为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集（海量的数据）。包括这些模块： 、Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的基础工具。 、Hadoop分布式文件系统（HDFS™）：一种分布式文件系统，可提供对应用程序数据的高吞吐量访问
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2023-10-05 19:11:31
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Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。一、区别：Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据
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2023-10-27 15:00:32
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1.大数据基本概念大数据：短时间快速产生大量多种多样的有价值的信息当前大数据的几个热门技术：HDFS、MapReduce、HBase是在谷歌三大论文的基础上产生的。GFS------------HDFS分布式文件系统 MapReduce---------MapReduce分布式的处理 BigData-------HBase分布式，面向列的数据库大数
0.HbaseHbase和hive的区别 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： 2.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 。 3.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H
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2023-07-12 13:46:48
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首先我们来看一下spark究竟是什么。相信很多读者跟我一样，听说过hadoop，也知道spark，更知道spark是现在最火的大数据技术，所以一直有一个疑问：spark是不是替代能够hadoop的下一代大数据技术？答案是：不是！首先我们看看spark的官网介绍：Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system.
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2023-08-29 14:05:06
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Apache Doris 是一个高性能、简单易用、支持实时的 MPP 架构分析型数据库 目录一、MPP 架构二、OLTP、OLAP三、Doris 概述四、整体架构五、总结 一、MPP 架构介绍
全称 Massively Parallel Processor，翻译过来就是大规模并行处理在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个
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2023-08-21 19:41:43
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自我总结：MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理MPP是一种非共享架构，每个节点都有独立的操作系统和数据库等，节点之间信息交互只能通过网络连接实现。简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。Hadoop和MPP两者处理数据的思路是一样的, 分布式并
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2023-08-10 11:43:45
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Sqoop概述sqoop是Apache提供的工具，用于HDFS和关系型数据库之间数据的导入与导出可以从HDFS导出数据到关系型数据库，HBaseHBase是Doug根据Google的Big Table来实现的，HBase与Big Table的原理一模一样，只是实现的语言不通HBase和Hadoop版本的对应关系比较复杂HBase借鉴列存储的思想，但是底层依然依靠键值对对存储HBase作为非关系型数
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2023-08-18 20:43:15
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hadoop之hbase安装和配置安装HBase前，需要的准备条件安装HBase配置HBase单机模式伪分布式模式完全分布式模式（集群） 安装HBase前，需要的准备条件HBASE运行需要JDKJDK安装和配置
HBase的底层存储依赖于HDFS,需要安装hadoop环境hadoop环境安装和配置
HBase依赖于ZooKeeper来做分布式协调工作,所以需要安装Zookeeper的环境,博主所
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2023-08-31 08:35:31
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