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首頁精彩閱讀Hadoop生態(tài)上幾個技術(shù)的關(guān)系與區(qū)別：hive、pig、hbase 關(guān)系與區(qū)別
Hadoop生態(tài)上幾個技術(shù)的關(guān)系與區(qū)別：hive、pig、hbase 關(guān)系與區(qū)別
2017-12-19
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Hadoop生態(tài)上幾個技術(shù)的關(guān)系與區(qū)別：hive、pig、hbase 關(guān)系與區(qū)別

Pig

一種操作hadoop的輕量級腳本語言，最初又雅虎公司推出，不過現(xiàn)在正在走下坡路了。當(dāng)初雅虎自己慢慢退出pig的維護之后將它開源貢獻到開源社區(qū)由所有愛好者來維護。不過現(xiàn)在還是有些公司在用，不過我認(rèn)為與其使用pig不如使用hive。：）

Pig是一種數(shù)據(jù)流語言，用來快速輕松的處理巨大的數(shù)據(jù)。

Pig包含兩個部分：Pig Interface,Pig Latin。

Pig可以非常方便的處理HDFS和HBase的數(shù)據(jù)，和Hive一樣,Pig可以非常高效的處理其需要做的，通過直接操作Pig查詢可以節(jié)省大量的勞動和時間。當(dāng)你想在你的數(shù)據(jù)上做一些轉(zhuǎn)換，并且不想編寫MapReduce jobs就可以用Pig.

Hive

不想用程序語言開發(fā)MapReduce的朋友比如DB們，熟悉SQL的朋友可以使用Hive開離線的進行數(shù)據(jù)處理與分析工作。

注意Hive現(xiàn)在適合在離線下進行數(shù)據(jù)的操作，就是說不適合在掛在真實的生產(chǎn)環(huán)境中進行實時的在線查詢或操作，因為一個字“慢”。相反

起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演數(shù)據(jù)倉庫的角色。建立在Hadoop集群的最頂層，對存儲在Hadoop群上的數(shù)據(jù)提供類SQL的接口進行操作。你可以用 HiveQL進行select,join,等等操作。

如果你有數(shù)據(jù)倉庫的需求并且你擅長寫SQL并且不想寫MapReduce jobs就可以用Hive代替。

HBase

HBase作為面向列的數(shù)據(jù)庫運行在HDFS之上，HDFS缺乏隨即讀寫操作，HBase正是為此而出現(xiàn)。HBase以Google BigTable為藍(lán)本，以鍵值對的形式存儲。項目的目標(biāo)就是快速在主機內(nèi)數(shù)十億行數(shù)據(jù)中定位所需的數(shù)據(jù)并訪問它。

HBase是一個數(shù)據(jù)庫，一個NoSql的數(shù)據(jù)庫，像其他數(shù)據(jù)庫一樣提供隨即讀寫功能，Hadoop不能滿足實時需要，HBase正可以滿足。如果你需要實時訪問一些數(shù)據(jù)，就把它存入HBase。

你可以用Hadoop作為靜態(tài)數(shù)據(jù)倉庫，HBase作為數(shù)據(jù)存儲，放那些進行一些操作會改變的數(shù)據(jù)。

Pig VS Hive

Hive更適合于數(shù)據(jù)倉庫的任務(wù)，Hive主要用于靜態(tài)的結(jié)構(gòu)以及需要經(jīng)常分析的工作。Hive與SQL相似促使 其成為Hadoop與其他BI工具結(jié)合的理想交集。

Pig賦予開發(fā)人員在大數(shù)據(jù)集領(lǐng)域更多的靈活性，并允許開發(fā)簡潔的腳本用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)流以便嵌入到較大的 應(yīng)用程序。

Pig相比Hive相對輕量，它主要的優(yōu)勢是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削減代碼量。正因為如此，Pig仍然是吸引大量的軟件開發(fā)人員。

Hive和Pig都可以與HBase組合使用，Hive和Pig還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理變的非常簡單

Hive VS HBase

Hive是建立在Hadoop之上為了減少MapReduce jobs編寫工作的批處理系統(tǒng)，HBase是為了支持彌補Hadoop對實時操作的缺陷的項目 。

想象你在操作RMDB數(shù)據(jù)庫，如果是全表掃描，就用Hive+Hadoop,如果是索引訪問，就用HBase+Hadoop 。

Hive query就是MapReduce jobs可以從5分鐘到數(shù)小時不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。


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