hive和hbase的区别

洞见科技产品

本产品由洞见科技投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023中国大数据产业年度创新服务产品榜单/奖项”评选。

InsightOne是洞见科技独立自研、安全可控的金融级隐私保护计算与数据智能应用平台，采用“联邦学习+多方安全计算”融合引擎架构，支持无可信第三方联邦学习、快速联邦学习、隐私计算跨平台互联互通，实现了分布式信任机制、复杂网络拓扑、多方安全图计算&图联邦学习、场景化算法等关键技术，具备高安全、高可信、高性能、高可用、高兼容、高灵活等特点，平台获得了国家“工信部+公安部+网信办+央行”四部门官方权威安全评测认证，已全面通过国家金融科技测评中心及中国信通院关于隐私计算功能、性能、安全、辅助工具、应用等全系列评测，并适配主流国产信创芯片、服务器和操作系统。

2023年重大更新升级

● 算法编排

支持拖拉拽高可视化方式建模，可快速将所需组件拖拉拽至画布中央区域，完成业务流程的快速搭建与编排，具有组件灵活组合、组件动态加载、组件级别可视报告等优势。

● 图联邦

支持基于多方图结构（节点、边和属性）的语义查询，找到符合用户需求的图数据，支持反欺诈、反洗钱、社区发现、精准营销、智能交通、电信诈骗防范等多种应用场景。

● 互联互通

支持与多种开源平台及闭源平台的互联互通，如：微众FATE、蚂蚁隐语、招行慧点、京东万象等。

● MPC形式化验证

支持对MPC表达式进行安全验证，阻断对计算结果有安全性风险的计算任务。

● 数据主动授权

扩展数据按需授权应用，支持本机构数据主动授权给外部机构使用，而无需被动申请，主动授权可设置授权功能、时限、次数、字段等。

应用场景/人群

● 智能风控

基于洞见数智联邦平台（InsightOne），在金融机构与外部机构之间构建安全可控的数据协作通道，在原始数据不出域的前提下，使用金融机构内部业务数据和外部合作数据联合构建风控模型，并基于模型进行实时预测，应用于反欺诈、反洗钱、风险评估、风险预警等。

● 电信反诈

基于洞见数智联邦平台（InsightOne），实现金融机构用户反电诈监测与风险处置过程中的高价值客户保护，通过构建“数据不出域”的信息共享联盟，促进多方风险信息安全共享与风险联控，实现电信、互联网、银行等机构作为“反诈看门人”的全链条业务协同，构筑预防网络电信诈骗的保护盾。

● 精准投放

基于洞见数智联邦平台（InsightOne），在媒体方与业务方之间构建安全可控的数据协作通道，结合营销目标，构建专属投放模型，协助其完成高响应客户的筛选和选择，使得投放更精准，大幅提升投放转化率，降低获客成本。

● 资产扫描

资产信用风险的透明化对于资产证券化市场发展有重要意义。基于洞见数智联邦平台（InsightOne）可以在资产持有方、评级机构、潜在投资人、监管机构等多方之间构建安全可信的数据协同链路，实现“资产信用可见，资产数据不可见”，从而促进资产高效流通。

● 保险精算

基于洞见数智联邦平台（InsightOne），融合外部数据资源，让保险公司能在彼此不获取对方原始数据的前提下，面向保险产品的设计和定价进行联合计算分析，获得更加准确实时的精算模型，有助于开发出更加丰富的保险产品和服务于更广泛的人群。

● 数据开放

基于洞见数智联邦平台（InsightOne），解决政务数据既要开放共享又要保护隐私的两难问题，提升政务公共数据存储、计算、应用、通用支撑和服务管理能力以及安全防护能力，促进内外部数据安全融合计算与应用，服务于普惠金融、乡村振兴、供应链金融等场景应用。

● 存客激活

基于洞见数智联邦平台（InsightOne），在业务场景方与数据合作方之间进行联合计算，在数据安全与隐私保护的前提下识别用户意愿，构建用户画像，开展交叉营销和权益匹配，提高用户活性和用户体验。

● 银企融资对接

基于洞见数智联邦平台（InsightOne）构建地方政府、金融机构、公用事业单位、各厅局委办部门的中小微企业金融服务，在安全可信的前提下通过政务数据对中小微企业经营状况、融资意愿、信用风险等进行建模分析，帮助其精准对接扶植政策和银行信贷服务，促进普惠金融业务发展。

● 债券指数编制

基于洞见数智联邦平台（InsightOne）在评级机构、监管机构、指数机构、公开数据源与另类数据服务机构等多方之间构建安全可信的数据协作通道，形成有效隔离防火墙，进而在更充分、更全面的数据能力支持下，开发更精准的债务指数，例如信用债指数、城投债指数等。

产品功能

● 联合建模

平台内置丰富的原语组件，包含数据对齐、数据处理、特征工程、模型训练、模型评估等内容，在保护各方原始数据不出库的前提下，只交换模型训练过程中加密计算的中间结果，结合内外部更为丰富的特征维度数据，实现多方的联合建模。平台已支持包括评分卡、逻辑回归、XGBoost、KMeans、Gamma、Tweedie等在内的数十种算法。

● 联合计算

支持各参与方在互不暴露任何客户ID及其他隐私信息的前提下让各方获取且仅获取客户交集，而无从得知任何交集以外的己方所没有的客户信息，不仅如此，还支持自由配置指定计算条件情况下进行逻辑运算，以更加精准地挖掘满足业务场景所需的符合特定行为特征的客户。

● 匿踪查询

利用RSA非对称加密、不经意传输等密码学技术，在整个查询交互过程中进行数据混淆、数据加密、数据传输、数据解密及匹配，从而让数据服务方无从知晓查询方的查询信息，查询方无从知晓数据服务方除查询信息外的其余信息，达到数据隐私保护、防止信息泄露、避免数据缓存的目的。

● 规则评分卡

评分卡是金融业常用的衡量风险的有效工具之一。在各参与方不暴露原始数据的前提下，通过配置规则找出客户数据中业务关注的变量并赋予各个变量不同取值的不同分数后，再根据各规则情况进行对应计算，就能得到各个客户对应的风险评分。

● 资产管理

平台提供多种数据接入方式，除了本地CSV、TXT等文件上传，还支持多种数据库、数据仓库以及接口方式接入，包括MySQL、Oracle、HBase、Hive等。平台支持对内外部数据资产进行管理，用户可查看每列数据的分布以及描述统计信息，可对多列数据进行多维度交叉分析，支持多种可视化图表类型。

● 数据处理

平台支持自动和专家两种模式的数据处理功能，同时还集成了友好便捷的数据挖掘和处理工具Jupyter Notebook，用户可以在Web界面上通过自定义的Python语言编写，完成数据清洗、转换、统计、可视化等工作。

● 算法容器

基于自主创新的洞见隐私计算框架，抽象出算法实现必需的通用组件（如加密、传输、压缩等），形成“算法容器”，使用户可以基于自身业务场景和需求，按照算法包编写规范，自定义开发算法包，并在平台上完成算法的加载、执行和算法结果的获取。

● 互联互通

平台支持与多种开源、闭源平台的互联互通，实现了与异构隐私计算平台之间的管理系统和算法协议互通，解决了市场上不同厂商的隐私计算平台之间无法联通、影响数据应用的“计算孤岛”难题。

产品优势

安全：密码学与数学原理保障的数据隐私安全。

灵活：可视化操作界面，智能化计算配置。

融合：以MPC、TFL为主，以TEE、DP、ZKP等为辅。

兼容：支持“黑盒/灰盒/白盒”多种互联互通方式。

专业：适配具体业务场景的算法设计和工程优化。

易用：更少的开发时间、更低的开发成本。

服务客户/使用人数

洞见数智联邦平台（InsightOne）目前已在政务、金融、通信、工业、能源等领域落地了包括国家信息中心、中国中小企业发展促进中心、山东省、江西省、湖北省、长春、安康、聊城、南通、洛阳等相关政府部门，中国银联及多家大型国有银行、股份制银行、城商行、农商行、保险机构、资管机构，中国移动、中国联通、中国电信、国家工业信息安全发展研究中心、国家电网等大量隐私计算商业合作案例。

市场价值

● 促进数据要素安全流通，推动数字经济健康发展

在数据作为我国新型关键生产要素、数据安全与隐私保护法律法规与监管要求愈发严格、促进隐私计算技术应用与公共数据开放政策频发的背景下，洞见数智联邦平台（InsightOne）通过领先的隐私计算与数据智能技术，帮助数据供给方和数据需求方既能安全地开放数据、又能合规地使用数据，实现“原始数据不出域，数据可用不可见，使用可控可计量”的效果，更好地发挥多方数据的融合价值，助力我国数据要素与数字经济产业健康有序发展。

● 赋能公共数据安全开放，加速数据要素市场化

国家数据局成立以来，多次强调隐私计算技术在保障数据要素安全和促进数据要素流通方面的基础性、关键性作用。洞见数智联邦平台（InsightOne）作为数据基础设施的重要一环，能够以隐私计算为核心的数据要素流通新范式，增强数据利用可信、可控、可计量能力，让公共数据“流得动”，促进公共数据跨层级、跨区域、跨部门、跨行业的流通，充分发挥数据的基础资源和创新引擎作用，更好地推动数据要素赋能千行百业。

产品所属企业·：洞见科技

洞见科技是国内领先的隐私计算与数据要素生态服务商，致力于赋能数据价值的安全释放和数据智能的合规应用。公司创始团队是中国大数据征信和智能风控行业的推动者和领军人物，核心成员来自中诚信、大型银行、保险公司、大数据与人工智能企业，具备丰富的行业知识和服务经验。公司已通过国家高新技术及“专精特新”企业认定，并获得IDC隐私计算创新者、IDC中国FinTech50、KPMG中国FinTech50、iResearch“隐私计算+金融”综合领导者等上百项荣誉。

沙妍咬2712hive的Hive 体系结构 -
莘琬松15679242139 ______ 主要分为以下几个部分:用户接口 用户接口主要有三个:CLI,Client 和 WUI.其中最常用的是 CLI,Cli 启动的时候,会同时启动一个 Hive 副本.Client 是 Hive 的客户端,用户连接至 Hive Server.在启动 Client 模式的时候,需要指出 Hive Server ...

沙妍咬2712Hive中Order by和Sort by的区别是什么 -
莘琬松15679242139 ______ Hive基于HADOOP来执行分布式程序的,和普通单机程序不同的一个特点就是最终的数据会产生多个子文件,每个reducer节点都会处理partition给自己的那份数据产生结果文件,这导致了在HADOOP环境下很难对数据进行全局排序,如果在...

沙妍咬2712hive 和 hbase 该如何整合
莘琬松15679242139 ______ 可以使用hive_hbase-handler.jar 工具类进行整合整合的原因如下:优点:1.Hive方便地提供了Hive QL的接口来简化MapReduce的使用,而HBase提供了低延迟的数据库访问.如果两者结合,可以利用MapReduce的优势针对HBase存储的大量内容进行离线的计算和分析.2.操作方便,hive提供了大量系统功能缺点:性能的损失,hive有这样的功能, 他支持通过类似sql语句的语法来操作hbase中的数据, 但是速度慢.详细可以查看hive为什么与hbase整合

沙妍咬2712hive hbase外部表怎么关联 -
莘琬松15679242139 ______ 两种方式:一,建立一个hive和hbase公用的表,这样可以使用hive操作hbase的表,但是插入数据较慢,不建议这样做. 二,手写mapreduce,把hive里面的数据转换为hfile,然后倒入.hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的.

沙妍咬2712什么时候才应当使用HBase -
莘琬松15679242139 ______ 在使用HBase一定要明白HBase的适用场合,因为HBase并非适用于每种情况.首先,要确认有足够多的数据存入HBase.如果有几亿或者几十亿条记录要存入HBase,那么HBase就是一个正确的选择;否则如果你仅有几百万条甚至更少的数据...

沙妍咬2712有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙解决一下,谢谢了!!! -
莘琬松15679242139 ______ 首先感觉你有点乱...你先明白数据仓库的作用--存储历史数据-进而对数据进行分析,只提供查询-不提供修改1.Hive 的目标是做成数据仓库,所以它提供了SQL,提供了文件-表的映射关系,又由于Hive基于HDFS,所以不提供Update,因为...

沙妍咬2712pig,Hive操作的是HDFS中的文件还是Hbase中的数据 -
莘琬松15679242139 ______ 都可以,hbase也是建立在hdfs之上的,,Hive更适合于数据仓库的任务,Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作.Hive与SQL相似促使其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集.Pig赋予开发人员在大数据集领域更多的灵活性,...

沙妍咬2712如何用Hive 往HBase里面插入大量的数据 -
莘琬松15679242139 ______ Hive中可以通过hive-hbase-handler建立指向HBase表的外部表,通过在Hive中往该外部表insert数据,即可完成向HBase中插入数据.你可以搜索＂lxw的大数据田地 hive hbase整合＂,里面有文章介绍Hive和HBase的整合.

沙妍咬2712hive为什么与hbase整合 -
莘琬松15679242139 ______ hive的数据是无法更新的,除非去更改hdfs的原始文件,更改原始文件需要生成一个新的文件,十分费事.同时hive是进行海量数据统计分析,无法实时查询.而hbase可以进行数据更新和海量数据的快速...

沙妍咬2712安装部署hbase 一定要部署 hadoop吗 -
莘琬松15679242139 ______ 是的,hbase的存储是基于hdfs文件存储系统的.如果想学好hbase,至少要知道mapreduce、hdfs、zookeeper.