说起hbase之前，有一些概念需要了解：

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。

是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。

它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

与hadoop一样，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。

下面一幅图示意Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。

HBase中的表一般有这样的特点：

1 大：一个表可以有上亿行，上百万列

2 面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。

3 稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，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。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。

1. 两者分别是什么？

Apache Hive是数据仓库。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–因为它是基于MapReduce算法。

Apache Hbase Key/Value，基础单元是cell，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，。

2. 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。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。但可以通过Hive的分区来控制。因为这样一来文件大小是固定的，就这么大一块存储空间，从固定空间里查数据是很快的。

HBase通过存储key/value来工作。注意版本的功能。

3. 限制

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。

4. 应用场景

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。

5. 总结

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。

日拱一卒无有尽,功不唐捐终入海