HBase和Hive都是基于Hadoop的数据仓库结构，在存储和查询数据的方式上有很大的不同。通过传统的数据库管理工具来管理和处理大量基于web的数据变得越来越困难。这就是HBase的用武之地。HBase是处理大量数据的首选。例如，如果您需要过滤大量的电子邮件以提取一封用于审计或其他目的，这将是HBase的一个完美用例。另一方面，Hive更像是在Hadoop之上运行的传统数据仓库报告系统。Hive提供了一种类似SQL的查询语言，允许您查询Hadoop中存储的半结构化数据。这需要花费不必要的精力来编写MapReduce代码。虽然HBase和Hive都用作存储非结构化数据的数据存储，但它们是不同的。

什么是数据库(hbase)？

HBase是一个开源的、非关系型的数据库管理系统，它的灵感来自Google的大表体系结构，是用Java编写的。HBase基本上是一个面向列的分布式NoSQL数据库，运行在Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上。它是由许多工程师在Apache软件基金会的框架下设计和开发的。它位于apachehadoop上，由一种称为HDFS的容错分布式文件结构提供支持。它提供了一种存储稀疏数据集的方法，这种方法在大数据用例中很常见。它允许根据键值从大量数据中快速读取随机访问数据。但是，它并不是用来执行数据聚合的。

什么是蜂巢(hive)？

Hive并不完全是一个数据库，而是一个构建在Hadoop之上的数据仓库包。Hive是一种不同于HBase的技术；它将数据组织在一组表中，这些表可以使用一种称为配置单元查询语言（HQL）的查询语言进行连接、聚合和查询，这种语言与SQL非常相似，用于大数据的批处理。它允许您查询存储在Hadoop中的半结构化数据，该数据最终被转换为MapReduce作业，在本地或分布式MapReduce集群上执行。Hive基本上是一个用于Hadoop的数据仓库系统，它简化了数据摘要、即席查询和对存储在Hadoop兼容文件系统中的大型数据集的分析。可以从Hive和HBase读取和写入数据，反之亦然。但是，它不能用于数据的实时处理。

hbase与hive的区别

技术

–尽管HBase和Hive都是基于Hadoop的数据仓库结构，用于存储和处理大量数据，但它们在存储和查询数据的方式上有很大的不同。HBase基本上是一个面向列的分布式NoSQL数据库，它运行在Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上，并提供了一种容错方式来存储稀疏数据集，这在大数据用例中很常见。另一方面，Hive并不完全是一个数据库，而是一个构建在Hadoop之上的数据仓库包。Hive更像一个传统的数据仓库报告系统。

建筑学

–HBase是一个NoSQL数据库，是Google大表架构的开源实现，它位于apachehadoop上，由一种称为HDFS的容错分布式文件结构提供支持。它是一个可扩展的存储解决方案，可以容纳几乎无穷无尽的数据量。它是一种用于存储非结构化数据的数据存储体系结构。另一方面，Hive是构建在HDFS之上的SQL引擎，它在内部利用MapReduce，允许通过类似SQL的查询语言HQL（Hive查询语言）查询存储在HDFS上的数据。

使用

–HBase用于构建低成本、灵活且易于维护的磁贴层服务–基于Hadoop的地理信息系统（HBGIS）–以实现海量数据存储。它是一种磁盘列存储格式，提供了一种存储稀疏数据集的方法，这种方法在大数据用例中很常见。它允许根据键值从大量数据中快速读取随机访问数据。另一方面，Hive是Hadoop中针对数PB数据的SQL查询的标准，它提供了一种类似SQL的查询语言HQL，用于查询Hadoop集群中存储的数据。

hbase与hive：比较图

总结

尽管HBase和Hive都是基于Hadoop的数据仓库结构，用于存储和处理大量数据，但它们在存储和查询数据的方式上有很大的不同。HBase是一个面向列的数据库管理系统，用于存储大量数据，并提供了一种存储稀疏数据集的方法，这种方法在一些大数据用例中很常见。另一方面，Hive更像是构建在Hadoop之上的传统数据仓库报告系统，用于通过调度作业运行处理，然后将结果加载到摘要类型表中，客户端应用程序可以进一步查询该表。