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首頁(yè)精彩閱讀Hadoop生態(tài)上幾個(gè)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(gè)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(gè)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(jí)腳本語(yǔ)言，最初又雅虎公司推出，不過(guò)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(hù)之后將它開源貢獻(xiàn)到開源社區(qū)由所有愛(ài)好者來(lái)維護(hù)。不過(guò)現(xiàn)在還是有些公司在用，不過(guò)我認(rèn)為與其使用pig不如使用hive。：）

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

Pig包含兩個(gè)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(guò)直接操作Pig查詢可以節(jié)省大量的勞動(dòng)和時(shí)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(yǔ)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(jìn)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(jìn)行數(shù)據(jù)的操作，就是說(shuō)不適合在掛在真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)的在線查詢或操作，因?yàn)橐粋€(gè)字“慢”。相反

起源于FaceBook,Hive在Hadoop中扮演數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的角色。建立在Hadoop集群的最頂層，對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop群上的數(shù)據(jù)提供類SQL的接口進(jìn)行操作。你可以用 HiveQL進(jìn)行select,join,等等操作。

如果你有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的需求并且你擅長(zhǎng)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(kù)運(yùn)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(duì)的形式存儲(chǔ)。項(xiàng)目的目標(biāo)就是快速在主機(jī)內(nèi)數(shù)十億行數(shù)據(jù)中定位所需的數(shù)據(jù)并訪問(wèn)它。

HBase是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，一個(gè)NoSql的數(shù)據(jù)庫(kù)，像其他數(shù)據(jù)庫(kù)一樣提供隨即讀寫功能，Hadoop不能滿足實(shí)時(shí)需要，HBase正可以滿足。如果你需要實(shí)時(shí)訪問(wèn)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(cāng)庫(kù)，HBase作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，放那些進(jìn)行一些操作會(huì)改變的數(shù)據(jù)。

Pig VS Hive

Hive更適合于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jiǎn)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(duì)輕量，它主要的優(yōu)勢(shì)是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削減代碼量。正因?yàn)槿绱?，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(yǔ)言支持，使得在HBase上進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理變的非常簡(jiǎn)單

Hive VS HBase

Hive是建立在Hadoop之上為了減少M(fèi)apReduce jobs編寫工作的批處理系統(tǒng)，HBase是為了支持彌補(bǔ)Hadoop對(duì)實(shí)時(shí)操作的缺陷的項(xiàng)目 。

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

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


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