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在現(xiàn)如今，零基礎(chǔ)學(xué)員學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，Hive和HBase是兩個(gè)非常重要的內(nèi)容，對(duì)于初學(xué)者而言容易混淆。所以比較兩者的聯(lián)系與差別，能夠幫助我們對(duì)這兩個(gè)組件有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)和定位。那么，Hive和HBase有哪些區(qū)別與聯(lián)系以及適用于哪些場(chǎng)景呢?

蘇州網(wǎng)站建設(shè)認(rèn)為首先還要從兩者的概念入手。Hive是運(yùn)行在Hadoop上的一個(gè)工具，準(zhǔn)確地講是一個(gè)搜索工具。當(dāng)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索時(shí)，Hadoop的計(jì)算引擎是MapReduce。但是對(duì)MapReduce的操作和編程是非常復(fù)雜的。于是Hive的存在就讓復(fù)雜的編程過(guò)程簡(jiǎn)化成了用SQL語(yǔ)言對(duì)海量數(shù)據(jù)的操作。這大大減輕了程序員的工作量?？梢哉f(shuō)，Hive的存在讓海量數(shù)據(jù)的增刪改查更加方便。其實(shí)從Hive的logo就可以看出Hive讓大象變成了小蜜蜂，化繁為簡(jiǎn)是它最本質(zhì)的亮點(diǎn)。

再來(lái)說(shuō)說(shuō)HBase，它是Hadoop的子項(xiàng)目，當(dāng)然也可以理解為一個(gè)工具。Hadoop的數(shù)據(jù)運(yùn)算是由MapReduce完成的，而數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是由HDFS完成的。HDFS是分布式存儲(chǔ)，這是Hadoop存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，但由此帶來(lái)的問(wèn)題就是數(shù)據(jù)的無(wú)序和散亂。HBase的產(chǎn)生，很好地解決了這一問(wèn)題。HBase能夠把這些數(shù)據(jù)映射成一張哈希表，那么，這些數(shù)據(jù)一旦成為具有實(shí)際存儲(chǔ)意義的表之后，就由無(wú)序變得有序，從而對(duì)數(shù)據(jù)搜索和操作的效率大大提高了。

做一個(gè)總結(jié)，Hive和HBase都是Hadoop集群下的工具，Hive是對(duì)MapReduce的優(yōu)化，而HBase則是HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的大管家。那么，這兩者各適用于哪些場(chǎng)景呢?

1.Hive中的表為純邏輯表，僅僅對(duì)表的元數(shù)據(jù)進(jìn)行定義。Hive沒(méi)有物理存儲(chǔ)的功能，它完全依賴(lài)HDFS和MapReduce。尚學(xué)堂陳老師指出這樣就可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供完整的SQL查詢(xún)功能，并將SQL語(yǔ)句最終轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。HBase表則是物理表，適合存放非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
2.Hive是在MapReduce的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而MapReduce的數(shù)據(jù)處理依照行模式;而HBase為列模式，這樣使得對(duì)海量數(shù)據(jù)的隨機(jī)訪(fǎng)問(wèn)變得可行。
3.HBase的存儲(chǔ)表存儲(chǔ)密度小，因而用戶(hù)可以對(duì)行定義成不同的列;而Hive是邏輯表，屬于稠密型，即定義列數(shù)，每一行對(duì)列數(shù)都有固定的數(shù)據(jù)。
4.Hive使用Hadoop來(lái)分析處理數(shù)據(jù)，而Hadoop系統(tǒng)是批處理系統(tǒng)，所以數(shù)據(jù)處理存在延時(shí)的問(wèn)題;而HBase是準(zhǔn)實(shí)時(shí)系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢(xún)。
5.Hive沒(méi)有row-level的更新，它適用于大量append-only數(shù)據(jù)集(如日志)的批任務(wù)處理。而基于HBase的查詢(xún)，支持和row-level的更新。
6.Hive全面支持SQL，一般可以用來(lái)進(jìn)行基于歷史數(shù)據(jù)的挖掘、分析。而HBase不適用于有join，多級(jí)索引，表關(guān)系復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。

兩者使用場(chǎng)景的區(qū)別：
HBase的應(yīng)用場(chǎng)景通常是采集網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，因?yàn)樗莐ey-value型數(shù)據(jù)庫(kù)，從而可以到各種key-value應(yīng)用場(chǎng)景，例如存儲(chǔ)日志信息，對(duì)于內(nèi)容信息不需要完全結(jié)構(gòu)化出來(lái)的類(lèi)CMS應(yīng)用等。注意hbase針對(duì)的仍然是OLTP應(yīng)用為主。
hive主要針對(duì)的是OLAP應(yīng)用，其底層是hdfs分布式文件系統(tǒng)，重點(diǎn)是基于一個(gè)統(tǒng)一的查詢(xún)分析層，支撐OLAP應(yīng)用中的各種關(guān)聯(lián)，分組，聚合類(lèi)SQL語(yǔ)句。hive一般只用于查詢(xún)分析統(tǒng)計(jì)，而不能是常見(jiàn)的CUD操作，要知道HIVE是需要從已有的數(shù)據(jù)庫(kù)或日志進(jìn)行同步最終入到hdfs文件系統(tǒng)中，當(dāng)前要做到增量實(shí)時(shí)同步都相當(dāng)困難。