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impala和hbase区别，hbase和mapreduce的关系

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HBase和oracle,Hadoop的区别?其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储 。要说比较可以比较hbase与oracle 。
Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格 。
与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计 ， HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描 ， 从而使整个系统不会慢下来 。
其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统 ， 在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储 。hadoop是分布式文件系统吗 是的 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统 。
ApacheHBase： 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目 。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库 。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式 。
hive与hbase区别1、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 。
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。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。
3、HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递） 。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢 。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理 。
4、hbase与hive都是架构在hadoop之上的 。都是用hadoop作为底层存储 。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库 。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行 。而hbase与hive都是单独安装的 。
5、于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统 ， 重点是基于一个统一的查询分析层 ， 支撑OLAP应用中的各 种关联，分组，聚合类SQL语句 。
hive和hbase有什么关系和区别1、Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库 。当然，这两种工具是可以同时使用的 。
2、HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递） 。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢 。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理 。
3、对 于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统 ， 重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各 种关联，分组，聚合类SQL语句 。
Hbase知识点总结?容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据 。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作 。
a. 创建一张test的表 b. 接着创建自增序列 test_sequence c. 通过自增序列，写入数据信息 注意事项：删除test表时，最好连带删除 test_sequence 。先用HBase命令行启用表，然后再进行删除，或者查询 。
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 。
《HBase入门与实践》：全书共分为3个部分 。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术 。
年HBaseConf上面有一句总结：“NothingishotterthanSQL-on- Hadoop ， andnowSQL- on-HBaseisfastapproachingequalhotnessstatus”，实际上SQL-on-HBase也是非 常火 。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的 ， 所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多 。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地 。
hbase和hive的差别是什么?hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的 。HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 。
这有助于进行高级数据处理 。Hive与Hadoop生态系统 Hive紧密集成了Hadoop的生态系统，可以轻松地将其与其他工具集成使用 。例如，Hive可以通过Sqoop来将关系数据库中的数据导入到Hadoop中，也可以通过HBase来查询实时数据 。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍 。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop 。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka 。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 。Hadoop也是apache开源大数据的一个生态圈总称 ， 里面包含跟大数据开源框架的一些软件，包含hdfs，hive ， zookeeper，hbase等等；Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce 。
实现原理不同 ， 最主要的区别就是hbase的数据存储在硬盘中，一般都是储存在hdfs中，而redis的数据是存储在内存中，每次重启，数据都会丢失 。
它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions) 。
...库有什么不同(分布式数据库与传统数据库的区别)【impala和hbase区别，hbase和mapreduce的关系】（1）应用目标不同 。并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能 。
同时，分布式数据库在访问模式上也出现了K/V、文档、宽表、图等分支，支持除了SQL查询语言之外的其他访问模式 ， 大大丰富了传统分布式数据库单一的用途 。
一：传统数据库 (1）传统索引不适于海量数据 传统行存数据库索引需要手工设定，对应用不完全透明，随场景和需求的变化需要不断调整，人工维护成本很高 。并且传统索引占用存储空间很大，甚至高于数据本身，造成查询效率的下降 。
之间的不同要看怎么设计了，分布式一般是各分布节点根据哈希算法或其他算法分散存储数据 ， 意思就是所有节点的数据加起来才算是整体数据 。从应用端传过来的请求只操作涉及到的某个节点或部分节点就可完成一次请求 。
分布式数据库拥有更高的数据访问速度，更强的可扩展性，更高的并发访问量 。这些都是 关系型数据库的区别，同时也是分布式数据库的有点 。
HBase与传统关系数据库的区别？主要体现在以下几个方面：数据类型 。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式 。
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