作者：振鹭
Hbase和Hive定义区别
Hbase，其实是Hadoop database的简称，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。
Hive，Hadoop数据仓库，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，适用于离线的批量数据计算。
Hbase和Hive查询对比
Hive作为分析查询引擎，是专门为启用数据分析而设计的，专用的Hive查询语言（HiveQL）与SQL类似。最初，Hive将HiveQL查询转换为Hadoop MapReduce作业执行，而如今，Apache Hive还能够将查询转换为Apache Tez或Apache Spark作业。
HBase作为支持查询的数据管理器，仅HBase不能用于分析查询，因为它没有专用的查询语言。为了运行CRUD（创建，读取，更新和删除）和搜索查询，它具有基于JRuby的shell，该shell提供了简单的数据操作可能性，例如Get，Put和Scan。
Hbase和Hive关系
在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，在数据引入到数据存储上密切配合，共同完成任务——
eg：
通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
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；
数据应用从HBase查询数据。
Hbase和Hive底层对比
Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。
HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。
Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。
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