nosql和hive的區(qū)別？Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射到一個(gè)表中，并提供類(lèi)似sql語(yǔ)句的查詢(xún)功能。Hive使用Hql作為查詢(xún)接口，HDFS存儲(chǔ)，mapredu

nosql和hive的區(qū)別？

Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射到一個(gè)表中，并提供類(lèi)似sql語(yǔ)句的查詢(xún)功能。Hive使用Hql作為查詢(xún)接口，HDFS存儲(chǔ)，mapreduc

spark和hive區(qū)別？

蜂巢和火花的區(qū)別

它是分布式的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和查詢(xún)引擎，Spark SQL只是HIVE的替代。

1gt的主要工作是把HQL翻譯成很長(zhǎng)的map-reduc

hive和hbase有什么區(qū)別？

共同點(diǎn):

1.1.hbase和hive都是基于hadoop構(gòu)建的。它們都使用hadoop作為底層存儲(chǔ)差異:

它是一個(gè)建立在Hadoop上的批處理系統(tǒng)，用來(lái)減少M(fèi)apReduce作業(yè)的工作，HBase是用來(lái)支持彌補(bǔ)Hadoop 實(shí)時(shí)操作的缺點(diǎn)。

3.假設(shè)您正在操作一個(gè)RMDB數(shù)據(jù)庫(kù)。如果是全表掃描，使用Hive Hadoop。如果是索引訪問(wèn)，使用HBase Hadoop。

查詢(xún)是MapReduce作業(yè)，可以持續(xù)5分鐘到幾個(gè)小時(shí)。HBase很高效，肯定比Hive高效很多。

它不 t存儲(chǔ)和計(jì)算數(shù)據(jù)本身，它完全依賴(lài)于表純邏輯在HDFS和MapReduce，Hive。

使用hadoop s MapReduce來(lái)完成hive中一些命令的執(zhí)行。7.hbase是物理表，不是邏輯表，提供大內(nèi)存哈希表，搜索引擎可以通過(guò)它存儲(chǔ)索引，方便查詢(xún)操作。工作。8.hbase是一個(gè)列存儲(chǔ)。9.hdfs是底層存儲(chǔ)，hdfs是存儲(chǔ)文件的系統(tǒng)，Hbase負(fù)責(zé)組織文件。需要Hdfs存儲(chǔ)文件，需要MapReduce計(jì)算框架。