hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中

Question

如题所述

Answer 1

1. 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。
2. Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。
3. HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。
4. Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。
5. Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。
6. Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

Answer 2

hbase和hive的差别对比：

1、hbase当前noSql数据库的一种，hive是hdfs分布式文件系统的一种，二者对数据的存储方式是不同的。

2、使用场景：

 hbase最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key-value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

hive主要针对的是OLAP应用，其底层是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各种关联，分组，聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。