Hbase和Hive的区别

        Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
 

一、区别：

1. Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。
2. Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。

• 通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据，如Spark SQL、Impala等；
• 基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据；

二、关系

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图：

1. 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
2. 通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
3. HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase
4. 数据应用从HBase查询数据；

hive和hbase区别

• Hive适合用来对一段时间内的数据进行分析查询or统计查询，例如，用来计算趋势或者网站的日志。Hive不应该用来进行实时的查询。因为它需要很长时间才可以返回结果
• Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。HBase可以用来进行实时查询，
• 数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写回Hive。 

转载于：https://www.zhihu.com/question/21677041

Hbase和Hive的使用场景：

1.Hive 适合用来对一段时间内的数据进行分析查询（离线的查询），例如，用来计算趋势或者网站的日志。Hive 不应该用来进行实时的查询（Hive 的设计目的，也不是支持实时的查询）。因为它需要很长时间才可以返回结果；

2. HBase 则非常适合用来进行大数据的实时查询，例如 Facebook 用 HBase 进行消息和实时的分析。

对于 Hive 和 HBase 的部署来说：

1.Hive 一般只要有 Hadoop 便可以工作。而 HBase 则还需要 Zookeeper 的帮助，HBase 本身只提供了 Java 的 API 接口，并不直接支持 SQL 的语句查询，而 Hive 则可以直接使用 HQL（一种类 SQL 语言）。

转载于：https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-bigdata-hbase/index.html