我们正在Hadoop系统之上构建数据库基础结构。我们将付钱给某个供应商来这样做，但我认为我们没有从第一个供应商那里得到正确的答案。因此，我需要一些专家的帮助，以验证我是否正确或错过某件事 1.数据中大约有1600个字段。这1600条记录可以识别唯一记录
我们希望能够在特定时间范围内搜索记录 （又名，给定时间范围内的记录）
有些字段会随时间变化（每月）
供应商指出，最好的方法是HBASE，他们必须选择：（1）针对机器学习优化搜索（2）进行即席查询。 （1）将需要具有所有感兴趣字段的连接键。密钥长度将确定搜索运行的速度。
我认为这是不正确的。 1.我们不需要使用HBASE。我们可以使用HIVE 2.我们不需要连接字段名称。我们可以将它们翻译为数字，并以数字作为键 3.我认为我们不需要选择一个。
您能告诉我您的想法吗？
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这完全取决于您的用例。简而言之，在interactive查询方面，仅Hive并不是很好，但在分析方面却是最好的之一。
Hbase确实对交互式查询很有用，但是进行分析并不是那么容易。
数据中大约有1600个字段。这1600条记录可以识别唯一记录
HBase
Hbase是一个NoSQL列式数据库，它以Map（Dictionary）格式存储信息。每行需要有一个唯一标识该行的列。这称为key。
如果您没有一个可以唯一标识该行的列，则也可以将键作为多列的组合。然后，您可以使用partial key搜索记录。但是，这将影响性能（与具有单列键相比）。
配置单元：
Hive具有类似SQL的语言（HQL）来查询HDFS，您可以将其用于分析。但是，它不需要任何主键，因此可以根据需要插入重复的记录。
供应商表示最好的方式是使用HBASE，并且他们拥有 选择：（1）使搜索针对机器学习进行优化（2）使 即席查询。 （1）将需要一个带有所有 感兴趣的领域。密钥长度将确定 搜索将运行。
就像我之前解释的那样，您的供应商是正确的。
- 我们不需要使用HBASE。我们可以使用HIVE2。我们不需要连接字段名称。我们可以将它们转换为数字，并以数字3作为键。我认为我们不需要选择一个。
您可以使用 HBASE 或 Hive 的天气取决于您的用例。但是，如果您打算使用Hive，则甚至不需要生成pseudo key（您正在谈论的行号）
如果您有hortonworks部署，还有另一种选择。考虑将Hive用于分析，将LLAP用于交互式查询。