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，但两者在大数据架构中处于不同位置，Hbase主要应用于实时数据查询问题，Hive则主要解决数据处理与计算方面。在一般的大数据处理中，两者可以配合使用。下面简单概括一下两者的区别。

一、区别：

1.Hbase即 HadoopDatabase 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如交易清单、日志明细、轨迹行为等。

2. Hive是Hadoop的数据仓库，严格地讲并非数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。

3.通过元数据来描述HDFS上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称、数据类型等内容，便于处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是Hive的元数据，例如Spark SQL、Impala等；

4.基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为MapReduce来处理数据。

二、关系

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，总结起来有以下四点：

1.通过Hive清洗、处理和计算原始数据；

2.通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；

3.HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase；

4.数据应用从HBase查询数据。