一、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。適合於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位於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
二、Hive是什么？
hive是一個基於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，並且提供sql的查詢能力，可以將sql換換為MapReduce任務進行。
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，優化以及查詢計划的生成，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。
三、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，一般用於延遲忍耐低的場景；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的采用標准的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。
1、hbase具體的應用場景：
千萬並發、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，不少客戶自己基於離線計算構建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。
2、Hive的具體使用場景：
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。一半用於 延遲忍耐高的場景。
分析網絡日志。
ETL清洗數據。
構建數據倉庫。
數據挖掘
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。構建統一的標准的數據倉庫，從而提供基礎數據，共上層數據分析。所以hive更加偏向於數據分析。
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