有很多朋友私聊我問我hive和hbase到底有什麼什麼關係，他們之間有什麼異同，其實在我看來，二者哪裡都不像同時又哪裡都很像，下面我具體分析一下
hive是什麼
Apache Hive是一個構建在Hadoop基礎設施之上的數據倉庫。通過Hive可以使用HQL語言查詢存放在HDFS上的數據。HQL是一種類SQL語言，這種語言最終被轉化為Map/Reduce. 雖然Hive提供了SQL查詢功能，但是Hive不能夠進行交互查詢--因為它只能夠在Haoop上批量的執行Hadoop。
注意：hive是構建在hadoop上的數據倉庫，適用於離線的批量數據計算
hbase是什麼
Apache HBase是一種Key/Value系統，我們知道的key/value系統有哪些？比如java中的map，redis都是這種系統，這種系統的最大特點是什麼？很明顯是速度快，可以說HBase是建立在Hadoop文件系統之上的分佈式面向列的數據庫。它是一個開源項目，是橫向擴展的。HBase是一個數據模型，類似於谷歌的大表設計，可以提供快速隨機訪問海量結構化數據。它利用了Hadoop的文件系統（HDFS）提供的容錯能力。它是Hadoop的生態系統，提供對數據的隨機實時讀/寫訪問，是Hadoop文件系統的一部分。我們可以直接或通過HBase的存儲HDFS數據。使用HBase在HDFS讀取消費/隨機訪問數據。 HBase在Hadoop的文件系統之上，並提供了讀寫訪問。
主意：hbase是Hadoop的數據庫，是一種NoSQL數據庫，主要適用於海量明細數據的隨機實時查詢。
兩者到底有什麼關係和區別？
當今的數據處理大致可以分成兩大類：聯機事務處理OLTP（on-linetransaction processing）、聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）。
- OLTP是傳統的關係型數據庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。
- OLAP是數據倉庫系統的主要應用，支持複雜的分析操作，側重決策支持，並且提供直觀易懂的查詢結果。
簡單的說，HBase是OLTP，Hive是OLAP
1. Hive中的表是純邏輯表，就只是表的定義等，即表的元數據。Hive本身不存儲數據，它完全依賴HDFS和MapReduce。這樣就可以將結構化的數據文件映射為為一張數據庫表，並提供完整的SQL查詢功能，並將SQL語句最終轉換為MapReduce任務進行運行。 而HBase表是物理表，適合存放非結構化的數據。
2. Hive是基於MapReduce來處理數據,而MapReduce處理數據是基於行的模式；HBase處理數據是基於列的而不是基於行的模式，適合海量數據的隨機訪問。
3. HBase的表是疏鬆的存儲的，因此用戶可以給行定義各種不同的列；而Hive表是稠密型，即定義多少列，每一行有存儲固定列數的數據。
4. Hive使用Hadoop來分析處理數據，而Hadoop系統是批處理系統，因此不能保證處理的低遲延問題；而HBase是近實時系統，支持實時查詢。
5. Hive不提供row-level的更新，它適用於大量append-only數據集（如日誌）的批任務處理。而基於HBase的查詢，支持和row-level的更新。
6. Hive提供完整的SQL實現，通常被用來做一些基於歷史數據的挖掘、分析。而HBase不適用與有join，多級索引，表關係複雜的應用場景
3. 使用的限制
Hive目前不支持更新操作。另外，由於hive在hadoop上運行批量操作，它需要花費很長的時間，通常是幾分鐘到幾個小時才可以獲取到查詢的結果。Hive必須提供預先定義好的schema將文件和目錄映射到列，並且Hive與ACID不兼容。
HBase查詢是通過特定的語言來編寫的，這種語言需要重新學習。類SQL的功能可以通過Apache Phonenix實現，但這是以必須提供schema為代價的。另外，Hbase也並不是兼容所有的ACID特性，雖然它支持某些特性。最後但不是最重要的--為了運行Hbase，Zookeeper是必須的，zookeeper是一個用來進行分佈式協調的服務，這些服務包括配置服務，維護元信息和命名空間服務。
4. 應用場景
Hive適合用來對一段時間內的數據進行分析查詢，例如，用來計算趨勢或者網站的日誌。Hive不應該用來進行實時的查詢。因為它需要很長時間才可以返回結果。
Hbase非常適合用來進行大數據的實時查詢。Facebook用Hbase進行消息和實時的分析。它也可以用來統計Facebook的連接數。
5. 總結
hive和hbase可以說是基於大數據架構的一種協作模式，附圖
Hive和Hbase是兩種基於Hadoop的不同技術--Hive是一種類SQL的引擎，並且運行MapReduce任務，Hbase是一種在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale數據庫。當然，這兩種工具是可以同時使用的。就像用Google來搜索，用FaceBook進行社交一樣，Hive可以用來進行統計查詢，HBase可以用來進行實時查詢，數據也可以從Hive寫到Hbase，設置再從Hbase寫回Hive。
個人總結：
hive可以認為是map-reduce的一個包裝。hive的意義就是把好寫的hive的sql轉換為複雜難寫的map-reduce程序。
hbase可以認為是hdfs的一個包裝。他的本質是數據存儲，是個NoSql數據庫；hbase部署於hdfs之上，並且克服了hdfs在隨機讀取方面的缺陷
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