什么时候使用Hadoop、HBase、Hive和Pig？
共有1个答案
MapReduce只是一个计算框架。HBase与此无关。也就是说，通过编写MapReduce作业，您可以有效地将数据放入/取自HBase。或者，您可以使用其他HBase API（如Java）编写顺序程序来放置或获取数据。但是我们使用Hadoop、HBase等来处理海量的数据，所以这没有多大意义。当您的数据太大时，使用正常的顺序程序将非常低效。
回到问题的第一部分，Hadoop基本上有两个方面：一个分布式文件系统(HDFS)+一个计算或处理框架（MapReduce）。像所有其他FS一样，HDFS也提供我们的存储，但以容错的方式提供高吞吐量和较低的数据丢失风险（因为复制）。但是，作为FS，HDFS缺乏随机读写访问。这就是HBase出现的地方。这是一个分布式的、可伸缩的大数据存储，模仿谷歌的BigTable。它将数据存储为键/值对。
来蜂巢。它在现有的Hadoop集群之上为我们提供了数据仓库设施。此外，它还提供了一个类似SQL的接口，使您的工作更容易，如果您来自SQL背景。您可以在配置单元中创建表并在那里存储数据。除此之外，您甚至可以将现有的HBase表映射到配置单元并对其进行操作。
我之前写过一篇文章，对Hadoop生态系统中的不同工具进行了简短的比较。这不是一个深入的比较，但一个简短的介绍，这些工具可以帮助您开始。（只是为了补充我的回答。没有自我推销的意思）
Hive和Pig查询都在底层转换为MapReduce作业。
HTH
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