hbase用来做什么，hbase是什么工具

常见的大数据开发工具有哪些?

Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，经过Hive能够很简略的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。

Keen IO Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码， 就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

第三，大数据可视化。在这个领域，最常用目前也是最优秀的软件莫过于TableAU了。TableAU的主要优势就是它支持多种的大数据源，还拥有较多的可视化图表类型，并且操作简单，容易上手，非常适合研究员使用。

Hadoop Hadoop是用于分布式处理的大量数据软件框架。但是Hadoop以可靠，高效和可扩展的方式进行处理。Hadoop是可靠的，因为它假定计算元素和存储将发生故障，因此它维护工作数据的多个副本以确保可以为故障节点重新分配处理。

SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

Scribe是由Facebook开发的分布式日志体系，在Facebook内部现已得到了广泛的应用。

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。 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。

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 。

Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行。 而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。

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。

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 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。

hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

SQ数据库和hbase数据库的可视化界面有哪些?

1、phpMyAdmin phpMyAdmin是最常用的MySQL维护工具，是一个用PHP开发的基于Web方式架构在网站主机上的MySQL管理工具，支持中文，管理数据库非常方便。不足之处在于对大数据库的备份和恢复不方便。

2、就是用软件连接数据库在可视化界面操作，例如Navicat，SQL server之类的软件。

3、AntV Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用thegrammarofGraphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。

4、在SmartBI数据分析云平台上，只需将EXCEL报表上传便可快速完成深度数据分析挖掘，报表的直观可视化。而且SmartBI支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。

5、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

6、HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

盘点5种大数据处理的典型工具

BI工具 BI也就是商业智能，BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。

Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。

Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

hbase的特点

1、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。

2、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

3、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

4、具有高可靠、高性能、面向列、可伸缩的特点。是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

5、Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。通常，顺序读取数据要比随机访问更快。

hive与hbase区别

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。

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 。

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。

速度比 Hive 快了不知道多少。HBase 是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。