hbase和hive的区别 浅谈Hbase和Hive的区别以及分别适用的场景（内附大数据资料）

Hbase和Hive都是大数据处理的重要工具，但在大数据架构中处于不同的位置。Hbase主要用于实时数据查询，Hive主要解决数据处理和计算。在一般的大数据处理中，两者可以一起使用。以下是两者区别的简要总结。

第一，区别:

1.Hbase是HadoopDatabase的缩写，基于Hadoop数据库。它是一个NoSQL数据库，主要适用于海量详细数据的随机实时查询，如事务列表、日志细节、跟踪行为等。

2.Hive是Hadoop的数据仓库，严格来说不是数据库。它主要使开发人员能够通过SQL计算和处理HDFS的结构化数据，适用于离线批量数据计算。

3.元数据用于描述HDFS的结构化文本数据。通俗地说，就是定义一个表来描述HDFS上的结构化文本，包括每一列的数据名称和数据类型，便于处理数据。目前很多Hadoop上的SQL的计算引擎都使用Hive元数据，比如Spark SQL和Impala。

4.基于第一点，HDFS数据是用SQL处理和计算的，Hive会把SQL翻译成MapReduce来处理数据。

二、关系

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，可以总结如下:

1.通过Hive清理、处理和计算原始数据；

2.通过ETL工具将数据源提取到HDFS存储；

3.3后的结果。HIve清洗处理可以存储在Hbase中；如果是针对海量数据的随机查询场景；

4.数据应用程序从HBase查询数据。