Redis、MySQL、Hive、Hbase的区别，数据库和数据仓库的区别
Redis、MySQL、Hive、Hbase的区别
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Redis：分布式缓存，强调缓存，基于内存,支持数据持久化，支持事务操作。
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MySQL：关系型数据库，注重关系和事务性。
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Hbase：列式数据库，字典查询，稀疏性存储，无法做关系数据库的主外键，用于存储海量数据，底层基于HDFS
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Hive：数据仓库工具，底层是MapReduce。不是数据库，不能用来做用户的交互存储。
HBase和Redis都是基于Key、Value的数据库。
增、删、改、查、 库、表的概念在Hbase 和Hive 中 哪些有哪些没有？
虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询–因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop,Hive中有增、查、库、表的概念。
Hbase的能够在它的数据库上实时运行，Hbase中有增删、改、查、表的概念。
数据库和数据仓库的区别
数据仓库：分析型处理
是为了企业所有级别的决策制定计划过程，提供所有类型数据类型的战略集合。它出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
数据仓库是面向主题的；
数据是随着时间的变化而变化的；
数据仓库的数据是不可修改的。 数据仓库的数据主要提供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。
属于读模式：在数据查询时会进行检查
Hive数据仓库可理解为hdfs的一个数据管理工具
数据库：操作型处理
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。
