hive和hbase的區別

作者：有點文
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先放結論：Hbase和Hive在大數據架構中處在不同位置，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，一般是配合使用。

一、區別：

1. Hbase： Hadoop database 的簡稱，也就是基於Hadoop數據庫，是一種NoSQL數據庫，主要適用於海量明細數據（十億、百億）的隨機實時查詢，如日志明細、交易清單、軌跡行為等。
2. Hive：Hive是Hadoop數據倉庫，嚴格來說，不是數據庫，主要是讓開發人員能夠通過SQL來計算和處理HDFS上的結構化數據，適用於離線的批量數據計算。

• 通過元數據來描述Hdfs上的結構化文本數據，通俗點來說，就是定義一張表來描述HDFS上的結構化文本，包括各列數據名稱，數據類型是什么等，方便我們處理數據，當前很多SQL ON Hadoop的計算引擎均用的是hive的元數據，如Spark SQL、Impala等；
• 基於第一點，通過SQL來處理和計算HDFS的數據，Hive會將SQL翻譯為Mapreduce來處理數據；

二、關系

在大數據架構中，Hive和HBase是協作關系，數據流一般如下圖：

1. 通過ETL工具將數據源抽取到HDFS存儲；
2. 通過Hive清洗、處理和計算原始數據；
3. HIve清洗處理后的結果，如果是面向海量數據隨機查詢場景的可存入Hbase
4. 數據應用從HBase查詢數據；