Diferença entre HBase e Hive

O HBase e o Hive são estruturas de data warehouse baseadas no Hadoop que diferem significativamente quanto à forma como armazenam e consultam dados. O gerenciamento e o processamento de grandes volumes de dados baseados na Web estão se tornando cada vez mais difíceis por meio de ferramentas convencionais de gerenciamento de banco de dados. É aqui que o HBase entra em cena. O HBase é a opção preferida para lidar com grandes quantidades de dados. Por exemplo, se você precisar filtrar uma grande quantidade de emails para obter um para auditoria ou para qualquer outro propósito, este será um caso de uso perfeito para o HBase. O Hive, por outro lado, é mais como um sistema tradicional de relatórios de data warehouse que roda sobre o Hadoop. O Hive oferece uma linguagem de consulta semelhante ao SQL que permite consultar os dados semiestruturados armazenados no Hadoop. Isso requer o esforço desnecessário de ter que escrever o código MapReduce. Embora o HBase e o Hive sejam usados ​​como repositórios de dados para armazenar dados não estruturados, eles são diferentes.

O que é Hbase?

O HBase é um sistema de gerenciamento de banco de dados de código aberto, não relacional, inspirado na arquitetura Big Table do Google e escrito em Java. O HBase é fundamentalmente um banco de dados NoSQL distribuído, orientado a colunas, executado sobre o HDFS (Hadoop Distributed File System). Ele foi projetado e desenvolvido por muitos engenheiros no âmbito da Apache Software Foundation. Ele fica no Apache Hadoop e é alimentado por uma estrutura de arquivos distribuídos tolerante a falhas, conhecida como HDFS. Ele fornece uma maneira de armazenar conjuntos de dados esparsos, comuns em casos de uso de big data. Ele permite leituras rápidas de dados de acesso aleatório de grandes quantidades de dados com base nos valores-chave. No entanto, ele não foi projetado para realizar agregações dos dados.

O que é o Hive?

O Hive não é exatamente um banco de dados, mas um pacote de data warehousing criado sobre o Hadoop. Hive é uma tecnologia diferente da HBase; estrutura os dados em um conjunto de tabelas que podem ser unidas, agregadas e consultadas usando uma linguagem de consulta chamada Hive Query Language (HQL) que é muito semelhante à SQL, usada para o processamento em lote de big data. Ele permite que você consulte os dados semiestruturados armazenados no Hadoop, que acabam se transformando em uma tarefa MapReduce, executada localmente ou em um cluster MapReduce distribuído. O Hive é basicamente um sistema de armazém de dados para o Hadoop que facilita o resumo fácil de dados, consultas ad-hoc e a análise de grandes conjuntos de dados armazenados em sistemas de arquivos compatíveis com o Hadoop. Os dados podem ser lidos e gravados no Hive e HBase e vice-versa. No entanto, ele não pode ser usado para processamento de dados em tempo real.

Diferença entre HBase e Hive

Tecnologia

- Embora o HBase e o Hive sejam estruturas do data warehouse baseadas no Hadoop, usadas para armazenar e processar grandes quantidades de dados, elas diferem significativamente quanto à maneira como armazenam e consultam dados. O HBase é fundamentalmente um banco de dados NoSQL distribuído, orientado a colunas, executado no topo do HDFS (Hadoop Distributed File System) e fornece uma maneira tolerante a falhas para armazenar conjuntos de dados esparsos, comuns em casos de uso de big data. O Hive, por outro lado, não é exatamente um banco de dados, mas um pacote de data warehousing criado no Hadoop. O Hive é mais como um sistema tradicional de relatórios de data warehousing.

Arquitetura

- O HBase é um banco de dados NoSQL e uma implementação de código aberto da arquitetura Big Table do Google que fica no Apache Hadoop e é alimentada por uma estrutura de arquivos distribuídos tolerante a falhas conhecida como HDFS. É uma solução de armazenamento escalável para acomodar uma quantidade praticamente infinita de dados. É uma arquitetura de armazenamento de dados usada para armazenar dados não estruturados. O Hive, por outro lado, é um mecanismo SQL criado sobre o HDFS e utiliza o MapReduce internamente, permitindo a consulta de dados armazenados no HDFS por meio de uma linguagem de consulta semelhante ao SQL chamada HQL (Hive Query Language).

Usar

- O HBase é usado para criar serviços de camada de baixo custo, flexíveis e fáceis de manter - sistema de informações geográficas baseado no Hadoop (HBGIS) - para um armazenamento massivo de dados. É um formato de armazenamento em coluna em disco que fornece uma maneira de armazenar conjuntos de dados esparsos, comuns em casos de uso de big data. Ele permite leituras rápidas de dados de acesso aleatório de grandes quantidades de dados com base nos valores-chave. O Hive, por outro lado, é um padrão para consultas SQL sobre petabytes de dados no Hadoop e fornece uma linguagem de consulta semelhante ao SQL chamada HQL para consultar dados armazenados em um cluster Hadoop.

HBase vs. Hive: Gráfico de comparação

Sumário

Embora o HBase e o Hive sejam estruturas do data warehouse baseadas no Hadoop, usadas para armazenar e processar grandes quantidades de dados, elas diferem significativamente quanto à maneira como armazenam e consultam dados. O HBase é um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a colunas usado para armazenamento massivo de dados e fornece uma maneira de armazenar conjuntos de dados esparsos, comuns em vários casos de uso de big data. O Hive, por outro lado, é mais como um sistema tradicional de relatórios de data warehouse construído sobre o Hadoop, usado para executar o processamento através de tarefas de agendamentos e, em seguida, carregar os resultados em uma tabela de tipo de resumo que pode ser consultada posteriormente pelos aplicativos clientes..