当我们需要拉更多的列数时，Hive 或 Hbase？
Hive or Hbase when we need to pull more number of columns?
我在 Hadoop 中有一个包含 100 列和几百行的数据结构。大多数时候我需要查询 65% 的列。在这种情况下，使用 HBASE 或 HIVE 哪个更好？请指教
您访问的列数不是决定 hbase 或 hive 的标准。
蜂巢（SQL）：
有仓储需求，擅长SQL，不想写MapReduce作业的时候使用Hive。不过有一点很重要，Hive 查询会在后台转换为相应的 MapReduce 作业，该作业在您的集群上运行并为您提供结果。 Hive 为您解决问题。但是使用 HiveQL 无法解决所有问题。有时，如果您需要非常细粒度和复杂的处理，您可能不得不寻求 MapReduce 的庇护。
Hbase（无SQL数据库）：
您可以使用 Hbase 来达到这个目的。如果你有一些想要实时访问的数据，你可以将它存储在 Hbase 中。
当您知道访问模式时，hbase get 'rowkey' 非常强大
Hbase遵循CAP定理的CP
一致性：
系统中的每个节点都包含相同的数据（例如，副本永远不会没有数据）
可用性：
对系统中非失败节点的每个请求returns一个响应
分区容差：
即使在系统分区（通信丢失）和数据丢失（节点丢失）时，系统属性（一致性 and/or 可用性）仍然存在
也看看this
很难一口气回答这个问题。
HBASE 是 NoSQL 数据库：您的数据需要存储非规范化数据，因为 HBASE 对 joi 非常不利
宁表。
Hive：您可以在 Hive 中以类似格式（规范化）存储数据，但只有在进行批处理时才会看到好处。
我在 Hadoop 中有一个包含 100 列和几百行的数据结构。大多数时候我需要查询 65% 的列。在这种情况下，使用 HBASE 或 HIVE 哪个更好？请指教
您访问的列数不是决定 hbase 或 hive 的标准。
蜂巢（SQL）：
有仓储需求，擅长SQL，不想写MapReduce作业的时候使用Hive。不过有一点很重要，Hive 查询会在后台转换为相应的 MapReduce 作业，该作业在您的集群上运行并为您提供结果。 Hive 为您解决问题。但是使用 HiveQL 无法解决所有问题。有时，如果您需要非常细粒度和复杂的处理，您可能不得不寻求 MapReduce 的庇护。
Hbase（无SQL数据库）：
您可以使用 Hbase 来达到这个目的。如果你有一些想要实时访问的数据，你可以将它存储在 Hbase 中。
当您知道访问模式时，hbase get 'rowkey' 非常强大
Hbase遵循CAP定理的CP
一致性：
系统中的每个节点都包含相同的数据（例如，副本永远不会没有数据）
可用性：
对系统中非失败节点的每个请求returns一个响应
分区容差：
即使在系统分区（通信丢失）和数据丢失（节点丢失）时，系统属性（一致性 and/or 可用性）仍然存在
也看看this
很难一口气回答这个问题。
HBASE 是 NoSQL 数据库：您的数据需要存储非规范化数据，因为 HBASE 对 joi 非常不利
宁表。
Hive：您可以在 Hive 中以类似格式（规范化）存储数据，但只有在进行批处理时才会看到好处。