在大数据相关行业的面试中，经常会被问到这个问题：Redis、传统数据库、HBase以及Hive的区别。
本文将针对这个面试问题，做以下分析：
1.问题分析
面试官考核的是你对不同数据存储技术的理解和应用，概念和特性都需要回答。同时可以延伸到业务场景，考察面试者在项目实战中不同服务如何区分配合使用。
2.核心问题回答
Redis
分布式缓存，基于内存，强调缓存，支持数据持久化，支持事务操作，NoSQL 类型的Key/vale数据库，同时支持List、Set等更丰富的类型。
HBase
HBase是建立在HDFS之上,提供高可靠性的列存储，实时读写的数据库系统。它介于Nosql和关系型数据库之间，仅通过主键和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
关系数据库
有mysql、Oracle、SqlServer等，支持事务性操作，属于写模式，即写入数据时进行检查。它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。支持完善的sql功能，可以对少量数据进行统计分析。
Hive
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据文件映射为数据库表。并提供简单的sql功能，可以将sql转化为mr任务运行。因为sql学习成本低，不必专门开发mr应用，十分适合数据仓库的统计分析。
3.区别
这里可以分为两大类：关系型数据和Hive都是支持SQL引擎的数据库；Redis和Hbase都是NoSQL 类型的Key/vale数据库，支持简单的行列操作，不支持SQL引擎。
SQL类数据库中，关系型数据库更侧重于事务性操作，属于写模式，支持的数据量较小，支持索引延迟低；而Hive更侧重于查询分析操作，属于读模式，不支持索引延迟高，支持的数据量大，为数据仓库而设计。
K/V数据库中，Redis的读写性能更高，通常是几十微秒，而Hbase是几毫秒；Redis不仅支持K/V操作，也支持List、Set等更丰富的类型；Redis因为存储在内存中所以数据量较小，而Hbase的存储远远超出内存的大小。HBase适合做大数据的持久存储，而Redis比较适合做缓存。
4.问题扩展
类似的存储服务特别多，除此之外还有es和solr等等。需要先答出两种存储服务的概念，再根据核心功能，特性的不同答出两者区别。
5.结合项目中的使用
在哪种场景下，使用哪种技术。传统数据库用来进行实时业务的事务处理，Redis用来做性能要求很高的实时缓存，Hive可以用来进行离线统计查询，HBase可以用来做历史数据的固化和快速查询。当然，他们是可以配合使用的。