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浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里
导读：Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。
对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。
Hive是什么？（，，）
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL&名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
HBase是什么？（存储论坛精品资料，，）
Apache HBase是运行于HDFS顶层的(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。HBase以表的形式存储数据，表由行和列组成，列划分为若干个列簇(row family)。例如：一个消息列簇包含了发送者、接受者、发送日期、消息标题以及消息内容。每一对键值在HBase会被定义为一个Cell，其中，键由row-key(行键)，列簇，列，时间戳构成。而在HBase中每一行代表由行键标识的键值映射组合。Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
遵从JDBC的Hive不但可以让具SQL知识的用户来间接执行MapReduce作业，同时里面也整合了目前基于SQL的操作工具。不过，由于默认的数据读取是全表遍历的，其时间的耗费也不可避免地相对较大。尽管如此，不尽相同的Hive分区方法，其遍历读取的数据量也是能够有所限制的。Hive分区允许对存储在独立文件上的数据进行筛选查询，返回的是筛选后的数据。例如针对日期的日志文件访问，前提是该类文件的文件名包含日期信息。
HBase以键值对的形式储存数据。其包含了4种主要的数据操作方式:
添加或更新数据行
扫描获取某范围内的cells
为某一具体数据行返回对应的cells
从数据表中删除数据行/列，或列的描述信息
列信息可用于获取数据变动前的取值（透过HBase压缩策略可以删除列信息历史记录来释放存储空间）。
Hive不支持常规的SQL更新语句，如：数据插入，更新，删除。因为其对数据的操作是针对整个数据表的。同时该特点也使得数据查询用时以数分钟甚至数小时来进行计算。此外，其MapReduce转换过程必须遵从预定义的转换规则。
HBase的数据查询是有一套属于自己类似SQL的操作语言的，这个需要一定的学习来掌握。此外，要运行HBase，ZooKeeper是需要配备的。ZooKeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
Hive适用于网络日志等数据量大、静态的数据查询。例如：用户消费行为记录，网站访问足迹等。但是不适用于联机实时在线查询的场合。
HBase能在大数据联机实时查询场合大展身手。例如：Fackbook就利用其对用户间的传送的消息进行联机实时分析。
Hive与HBase两者是基于Hadoop上不同的技术。Hive是一种能执行MapReduce作业的类SQL编程接口，Hbase是一种非关系型的数据库结构。结合这两者自身的特点，互相结合使用或许能收到相得益彰的效果。例如：利用Hive处理静态离线数据，利用HBase进行联机实时查询，而后对两者间的结果集进行整合归并，从而使得数据完整且永葆青春，为进一步的商业分析提供良好支持。
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分类：hive大数据HBase
看到了很多博文中对HBase 与 Hive 的区别做了一些说明，关于这个问题，在刚开始学习 HBase 和 Hive 时就有了这个问题在我脑海中，所以在看到这些博文后，忽然觉得茅塞顿开，可能还需要一段时间的消化和吸收，但是已经比之前明白了许多，写下这篇博文，供日后使用。
一 由简入繁，通俗的说
看到一篇博文，是这样理解的。
hive是什么？
白话一点再加不严格一点，hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。
hbase是什么？
同样白话一点加不严格一点，hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储，是个NoSql数据库；hbase部署于hdfs之上，并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。
最后，所以要问hive和hbase的区别，就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别，问区别，就要先说说他俩哪里像。于是，你说map-reduce和hdfs哪里像了呢？
看到这里，这样的理解可以简而概之，但总觉得应该深入理解一下。
二 一篇关于这个问题的外文翻译
一下内容来自一篇博文，这篇博文翻译了一篇英文博文
原文出处：
HIVE和HBASE区别
两者分别是什么？
Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询–因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。
Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。例如，“message”列簇可能包含：“to”, ”from” “date”, “subject”, 和”body”. 每一个 key/value对在Hbase中被定义为一个cell，每一个key由row-key，列簇、列和时间戳。在Hbase中，行是key/value映射的集合，这个映射通过row-key来唯一标识。Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。
两者的特点
Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。运行Hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。分区允许在数据集上运行过滤查询，这些数据集存储在不同的文件夹内，查询的时候只遍历指定文件夹（分区）中的数据。这种机制可以用来，例如，只处理在某一个时间范围内的文件，只要这些文件名中包括了时间格式。
HBase通过存储key/value来工作。它支持四种主要的操作：增加或者更新行，查看一个范围内的cell，获取指定的行，删除指定的行、列或者是列的版本。版本信息用来获取历史数据（每一行的历史数据可以被删除，然后通过Hbase compactions就可以释放出空间）。虽然HBase包括表格，但是schema仅仅被表格和列簇所要求，列不需要schema。Hbase的表格包括增加/计数功能。
Hive目前不支持更新操作。另外，由于hive在hadoop上运行批量操作，它需要花费很长的时间，通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。Hive必须提供预先定义好的schema将文件和目录映射到列，并且Hive与ACID不兼容。
HBase查询是通过特定的语言来编写的，这种语言需要重新学习。类SQL的功能可以通过Apache Phonenix实现，但这是以必须提供schema为代价的。另外，Hbase也并不是兼容所有的ACID特性，虽然它支持某些特性。最后但不是最重要的–为了运行Hbase，Zookeeper是必须的，zookeeper是一个用来进行分布式协调的服务，这些服务包括配置服务，维护元信息和命名空间服务。
Hive适合用来对一段时间内的数据进行分析查询，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非常适合用来进行大数据的实时查询。Facebook用Hbase进行消息和实时的分析。它也可以用来统计Facebook的连接数。
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术–Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，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。
三 一些关键点的总结
1. hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储
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 ;
2. 想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+H
3. Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
4. Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑;
5. hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行
6. 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。
7. hbase是列存储。
8. hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
9. hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。
排名：千里之外
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