問答專欄Q & A COLUMN
一、區別：
1、Hbase： 基于Hadoop數據庫，是一種NoSQL數據庫；HBase表是物理表，適合存放非結構化的數據。
2、hive：本身不存儲數據，通過SQL來計算和處理HDFS上的結構化數據，依賴HDFS和MapReduce；hive中的表是純邏輯表。
Hbase主要解決實時數據查詢問題，
Hive主要解決數據處理和計算問題，
二者通常協作配合使用。
二、適用場景：
1、Hbase：海量明細數據的隨機實時查詢，采集的網頁數據存儲；
2、hive：適用于離線的批量數據計算，一般用于查詢分析統計。
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這兩個東西我都用過一段時間，很高興一起來討論這個問題。
首先來說一下這兩者都是hadoop大數據生態圈中的一員。底層的數據存儲都是使用的hdfs，除此之外其實兩者的關系并不大。
下面簡單的分別說一下兩者
1. Hbase的本質就是一個數據庫，一個nosql
2. 是一個具有主備模式、分布式、可動態增刪節點的分布式存儲系統
3.厲害之處：使用普通的硬件配置，實現了存儲并處理大量的數據
4. 特定 是列式存儲，所以是nosql
1.hive不能算做是數據庫，只能是hadoop的一個數據倉庫工具，
2 .可以將結構化的數據文件映射為一張 數據庫表
3.提供了HQL（類sql）查詢功能
4.在操作時，實際上是利用MapReduce去處理hdfs的數據
1. hive是為了簡化MapReduce而用的，并不是用類存放數據的，本質上還是在做運算，
Hbase是真正的數據庫，是用來存放超大量數據的，且插入、查詢速度極快
2.用途：hive用來做數據統計分析，分析hdfs數據
hbase用來做分布式nosql數據庫
上述就是對兩者的介紹和區別，歡迎大家評論討論！ 關愛程序媛！！！祝大家出任CTO，喜歡的歡迎關注，點贊！！！哈哈。
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Hbase是什么？
Hbase是一個架構在Hdfs文件系統上的列式存儲,是開源的，分布式，面向列的數據庫。適合于非結構化數據存儲的數據庫。
Hbase是一個高可靠、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，可以在廉價的PC Server搭建大規模結構化存儲集群.
1,HBase位于Hadoop生態系統的結構化存儲層。
2,HDFS作為其底層的文件存儲
3,MapReduct為Hbase提供高性能的計算能力
4,Zookeeper為HBase提供了穩定的服務和failover的能力
Hive是什么？
hive是一個基于Hadoop的一個數據倉庫工具。可以將結構化數據映射為一張數據庫表，并且提供sql的查詢能力，可以將sql換換為MapReduce任務進行。
下面我們看看Hive的架構圖：
1，用戶接口，hive主要有三個接口，CLI(CLI啟動的時候會同時氣筒一個Hive的副本)，Client(hive的客戶端，連結hive server)，web UI(通過瀏覽器訪問)
2，元數據存儲，hive將元數據存儲在數據庫中如：mysql。
3，Driver(解釋器、編譯器、優化器、執行器)：完成詞法分析，語法分析，優化，編譯，優化以及查詢計劃的生成，隨后由MapReduce使用。
4，Hadoop ，hive的數據存儲在Hdfs中。大部分的查詢由MapReduce完成。
Hbase
上面我們分別看了Hbase的特點，hive的特點，那么Hbase和Hive的差別是什么以及各自的使用場景是什么？
Hbase和Hive 二者都是以Hdfs為文件存儲。
Hbase支持列擴展，可以對單元格修改。采取K-V的設計，因此查詢效率比較高，一般用于延遲忍耐低的場景；還有就是經常需要擴展屬性，修改屬性場景。
Hbase的查詢一般通過命令窗口進行，語句比較負責，但是hive的采用標準的sql語法，門檻低，上手簡單。當然Hbase也有Phoenix可以去支持 sql這樣的語法操作。
下面看看hbase具體的應用場景：
千萬并發、PB存儲、KV基礎存儲、動態列、強同步、稀疏表、二級索引、SQL
對象存儲：頭條類、新聞類的的新聞、網頁、圖片存儲在HBase之中，一些病毒公司的病毒庫也是存儲在HBase之中。
時序數據：HBase之上有OpenTSDB模塊，可以滿足時序類場景的需求。
推薦畫像：用戶的畫像，是一個比較大的稀疏矩陣。螞蟻的風控就是構建在HBase之上。
時空數據：主要是軌跡、氣象網格之類，滴滴打車的軌跡數據主要存在HBase之中，另外在技術所有大一點的數據量的車聯網企業，數據都是存在HBase之中
CubeDB OLAP：Kylin一個cube分析工具，底層的數據就是存儲在HBase之中，不少客戶自己基于離線計算構建cube存儲在hbase之中，滿足在線報表查詢的需求。
消息/訂單：在電信領域、銀行領域，不少的訂單查詢底層的存儲，另外不少通信、消息同步的應用構建在HBase之上。
消息/訂單：在電信領域、銀行領域，不少的訂單查詢底層的存儲，另外不少通信、消息同步的應用構建在HBase之上。
Hive 不能支持列擴展，支持追加，好像在新版本中可以支持修改，但是效率比較低。Hive處理的數據的吞吐量高，文件越大，hive的優勢就約明顯。一半用于 延遲忍耐高的場景。
下面再來看看Hive的具體使用場景：
1，分析網絡日志。
2，ETL清洗數據。
3，構建數據倉庫。
4，數據挖掘
那么Hbase和Hive在具體的使用場景各自在什么位置呢？我們可以通過下圖來了解下：
通過ETL工具將數據源抽取到HDFS存儲，通過hive清洗處理和計算原始數據，對數據進行標準化，統一化。如果是面向海量的查詢場景可以存儲Hbase，數據應用從Hbase中查詢數據。
最后在總結：Hbase和Hive本身都不能存儲數據。二者都是對Hdfs上的文件在做了一次組織。從而適應不同的場景。Hbase 在與查詢，動態列場景更有優勢，但是無法進行數據分析和挖掘。二Hive本身無法在低延遲的場景下使用。Hive可以處理大量數據的ETL清洗。構建統一的標準的數據倉庫，從而提供基礎數據，共上層數據分析。所以hive更加偏向于數據分析。
數據僧，祝愿每個在數據道路上的人越走越好。歡迎大家在評論區留言，大家一起討論。
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HBase是一個數據模型，類似于Google的大表，旨在提供對大量結構化數據的快速隨機訪問。本教程提供了HBase的介紹，在Hadoop文件系統上設置HBase的過程以及與HBase shell交互的方法。它還介紹了如何使用java連接到HBase，以及如何使用java執行HBase的基本操作。http://codingdict.com/article/8125
Hive是一個數據倉庫基礎設施工具，用于處理Hadoop中的結構化數據。它位于Hadoop的頂部，用于匯總大數據，并使查詢和分析變得輕松。這是一個簡短的教程，介紹如何將Apache Hive HiveQL與Hadoop分布式文件系統結合使用。本教程可以成為您成為Hive成功Hadoop開發人員的第一步。http://codingdict.com/article/8149
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要給你回答這兩個所有的底層為不太合適、我就給你舉一個易懂的例子。
Hbase 對應就的就是 Mongodb 非關系型數據
Hive 對應的就是 Mysql 關系型數據庫
如果你要深入研究、單單一個組件都能讓你隨便研究一年。
所以先從業務出發去考慮使用哪個、量上來了再研究優化。
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