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1，hive 的元数据库一般用什么数据库

hive支持多种数据库存放元数据derby|mysql|postgres|oracle，默认使用derby数据库。
hbase是个基于hdfs的数据库。hive是用sql替代写mr的编程框架，做hadoop上会把用户提交的sql语句做语法分析，执行计划等一堆乱七八糟的事后变成mr job提交去跑，返回结果给用户。不然每次都写mr很麻烦的，有这个写个sql就可以拿到等效的结果，很...

hive 的元数据库一般用什么数据库

2，如何选择适合自己的数据库

常用的数据库一般是分为三种： (一)、Access (二)SQL Server(三)MySQL，Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Access要强，在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。

如何选择适合自己的数据库

3，hbase和hive的差别是什么各自适用在什么场景中

hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景：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。总结：应对大数据的时候，如果你偏重于数据存储查询hbase无疑是更加适合，而你关注的是对大数据的处理结果查询，比如你查询的时候有类似于count，sum等函数操作 hive就能满足你的需求，一般有些项目都输在hive里面进行数据处理，然后将结果导入mysql等数据库或者hbase中进行查询，至于mysql与hbase的选择 比较倾向于你的处理之后的数据量
1. hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。hive本身不存储数据，它完全依赖hdfs和mapreduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，并将sql语句最终转换为mapreduce任务进行运行。 而hbase表是物理表，适合存放非结构化的数据。2. 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。3. hbase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。4. hive使用hadoop来分析处理数据，而hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而hbase是近实时系统，支持实时查询。5. hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于hbase的查询，支持和row-level的更新。6. hive提供完整的sql实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而hbase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

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