ClickHouse 与 Hbase的对比

目录

1 ClickHouse与Hbase的基础

2 ClickHouse与HBase的架构对比

2.1 Hbase架构

​编辑2.2 ClickHouse的架构​编辑

3 基本操作对比

3.1 HBase

 3.2 ClickHouse

4 数据查询操作

 5 各维度对比


1 ClickHouse与Hbase的基础

hadoop 生态圈技术繁多,HDFS主要用于保存底层数据。

Hbase 是一款NoSQL也是Hadoop生态圈的核心组件,其具有海量的存储能力,优秀的随机读写能力。

ClickHouse 是一个用于在线分析处理查询(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),能够使用SQL语句查询实时生成分析数据报告,它拥有优秀的数据存储能力。

2 ClickHouse与HBase的架构对比

2.1 Hbase架构

ClickHouse 与 Hbase的对比_第1张图片

2.2 ClickHouse的架构ClickHouse 与 Hbase的对比_第2张图片

3 基本操作对比

3.1 HBase

写流程

ClickHouse 与 Hbase的对比_第3张图片

读流程

ClickHouse 与 Hbase的对比_第4张图片

 3.2 ClickHouse

Clickhouse是个分析型数据库,这种场景下,数据一般是不变的,因此Clickhouse对update、delete的支持是比较弱的,实际上并不支持标准的update、delete操作。

Clickhouse通过alter方式实现更新、删除,它把update、delete操作叫做mutation(突变)。

标准SQL的更新、删除操作是同步的,即客户端要等服务端反回执行结果(通常是int值);而Clickhouse的update、delete是通过异步方式实现的,当执行update语句时,服务端立即反回,但是实际上此时数据还没变,而是排队等着。

4 数据查询操作

  • Hbase:不支持标准sql,需要集成Phoenix插件。Hbase自身有Scan操作,但是不建议执行,一般会全量扫描导致集群崩溃。
  • Clickhouse:自身有优良的查询性能

 5 各维度对比

HBase ClickHouse
数据存储 Zookeeper保存元数据,将数据写入HDFS中(非结构化的数据) Zookeeper保存元数据,数据存储在本地,且会压缩
查询 使用Phoenix协助处理器 高效的查询能力

数据读写

支持随机读写,删除。更新操作是插入一条新的timestamp的数据 支持读写,执行删除或者更新操作时比较麻烦,一般不会执行。

 Hbase更适合非结构化的数据存储,ClickHouse拥有高效的查询能力

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