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Redis、关系数据库、HBase、Hive的区别是什么?在大数据相关行业的面试中,程序员经常会被问到:Redis、传统数据库、HBase以及Hive的区别,作为一个程序员你了解吗?这个问题考核的是不同数据存储技术的理解和应用,概念和特性都需要回答。同时可以延伸到业务场景,考察面试者在项目实战中不同服务如何区分配合使用。我们先来看看概念及定义~
Redis概念:分布式缓存,基于内存,强调缓存,支持数据持久化,支持事务操作,NoSQL 类型的Key/vale数据库,同时支持List、Set等更丰富的类型。
HBase概念:HBase是建立在HDFS之上,提供高可靠性的列存储,实时读写的数据库系统。它介于Nosql和关系型数据库之间,仅通过主键和主键的range来检索数据,仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
关系数据库概念:有mysql、Oracle、SqlServer等,支持事务性操作,属于写模式,即写入数据时进行检查。它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。支持完善的sql功能,可以对少量数据进行统计分析。
Hive概念:Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化数据文件映射为数据库表。并提供简单的sql功能,可以将sql转化为mr任务运行。因为sql学习成本低,不必专门开发mr应用,十分适合数据仓库的统计分析。
Redis、关系数据库、HBase、Hive的区别:
这里分为两大类:关系型数据和Hive都是支持SQL引擎的数据库;Redis和Hbase都是NoSQL 类型的Key/vale数据库,支持简单的行列操作,不支持SQL引擎。
SQL类数据库中,关系型数据库更侧重于事务性操作,属于写模式,支持的数据量较小,支持索引延迟低;而Hive更侧重于查询分析操作,属于读模式,不支持索引延迟高,支持的数据量大,为数据仓库而设计。
K/V数据库中,Redis的读写性能更高,通常是几十微秒,而Hbase是几毫秒;Redis不仅支持K/V操作,也支持List、Set等更丰富的类型;Redis因为存储在内存中所以数据量较小,而Hbase的存储远远超出内存的大小。HBase适合做大数据的持久存储,而Redis比较适合做缓存。
类似的存储服务特别多,除此之外还有es和solr等等。需要先答出两种存储服务的概念,再根据核心功能,特性的不同答出两者区别。
结合项目中的使用,在哪种场景下使用哪种技术。传统数据库用来进行实时业务的事务处理,Redis用来做性能要求很高的实时缓存,Hive用来进行离线统计查询,HBase可以用来做历史数据的固化和快速查询,还可以配合使用。
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