Hive、HBase对比【相同：HDFS作为底层存储】【区别：①Hive用于离线数据的批处理，Hbase用于实时数据的处理；②Hive是纯逻辑表，无物理存储功能，HBase是物理表，放非结构数据】

一、概念

1、Hive

1. Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。

2. Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专门的MR程序。

3. 由于Hive是依赖于MapReducer处理数据的，因此有很高的延迟性，不适用于实时数据处理（数据查询，数据插入，数据分析），适用于离线数据的批处理。

2、HBase

1.HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NOSQL数据库

2.HBase主要适用于海量数据的实时数据处理（随机读写）

3.由于HDFS不支持随机读写，而HBase正是为此而诞生的，弥补了HDFS的不可随机读写。

二、共同点

hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用HDFS作为底层存储。

三、区别

1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。总的来说，hive是适用于离线数据的批处理，hbase是适用于实时数据的处理。

2.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS存储数据和MapReduce处理数据，Hive中的表纯逻辑。

3.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。

4.由于HDFS的不可随机读写，hive是不支持随机写操作，而hbase支持随机写入操作。

5.HBase只支持简单的键查询，不支持复杂的条件查询

四、关系

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，这里就举例一种常用的协作关系，具体流程如下图：

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，流程如下：

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；

五、总结

做一个总结，Hive和HBase都是Hadoop集群下的工具，Hive是对MapReduce的优化，而HBase则是HDFS数据存储的大管家。那么，这两者各适用于哪些场景呢？

1. Hive中的表为纯逻辑表，仅仅对表的元数据进行定义。Hive没有物理存储的功能，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。HBase表则是物理表，适合存放非结构化的数据。
2. Hive是在MapReduce的基础上对数据进行处理，而MapReduce的数据处理依照行模式；而HBase为列模式，这样使得对海量数据的随机访问变得可行。
3. HBase的存储表存储密度小，因而用户可以对行定义成不同的列；而Hive是逻辑表，属于稠密型，即定义列数，每一行对列数都有固定的数据。
4. Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，所以数据处理存在延时的问题；而HBase是准实时系统，可以实现数据的实时查询。
5. Hive没有row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。
6. Hive全面支持SQL，一般可以用来进行基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用于有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

两者使用场景的区别：

• HBase的应用场景通常是采集网页数据的存储，因为它是key-value型数据库，从而可以到各种key-value应用场景，例如存储日志信息，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。
• hive主要针对的是OLAP应用，其底层是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各种关联，分组，聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。

以上就是关于Hive和HBase有哪些区别与联系及适用场景的论述，希望对学大数据分析的同学有所帮助。

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