相信做大數據開發的朋友對hive和HBase一定不會陌生。
HBASE
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Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。HBase是Hadoop的數據庫，一個分佈式、可擴展、大數據的存儲。單個的從字面意思上或許很難看出二者的區別，別急，下面我們就對二者做個詳細的介紹。
兩者的特點
Hive幫助熟悉SQL的人運行MapReduce任務。因為它是JDBC兼容的，同時，它也能夠和現存的SQL工具整合在一起。運行Hive查詢會花費很長時間，因為它會默認遍歷表中所有的數據。雖然有這樣的缺點，一次遍歷的數據量可以通過Hive的分區機制來控制。分區允許在數據集上運行過濾查詢，這些數據集存儲在不同的文件夾內，查詢的時候只遍歷指定文件夾(分區)中的數據。這種機制可以用來，例如，只處理在某一個時間範圍內的文件，只要這些文件名中包括了時間格式。
HBase通過存儲key/value來工作。它支持四種主要的操作：增加或者更新行，查看一個範圍內的cell，獲取指定的行，刪除指定的行、列或者是列的版本。版本信息用來獲取歷史數據(每一行的歷史數據可以被刪除，然後通過Hbase compactions就可以釋放出空間)。雖然HBase包括表格，但是schema僅僅被表格和列簇所要求，列不需要schema。Hbase的表格包括增加/計數功能。
限制
Hive目前不支持更新操作。另外，由於hive在hadoop上運行批量操作，它需要花費很長的時間，通常是幾分鐘到幾個小時才可以獲取到查詢的結果。Hive必須提供預先定義好的schema將文件和目錄映射到列，並且Hive與ACID不兼容。
HBase查詢是通過特定的語言來編寫的，這種語言需要重新學習。類SQL的功能可以通過Apache Phonenix實現，但這是以必須提供schema為代價的。另外，Hbase也並不是兼容所有的ACID特性，雖然它支持某些特性。最後但不是最重要的–為了運行Hbase，Zookeeper是必須的，zookeeper是一個用來進行分佈式協調的服務，這些服務包括配置服務，維護元信息和命名空間服務。
應用場景
Hive適合用來對一段時間內的數據進行分析查詢，例如，用來計算趨勢或者網站的日誌。Hive不應該用來進行實時的查詢。因為它需要很長時間才可以返回結果。
Hbase非常適合用來進行大數據的實時查詢。Facebook用Hbase進行消息和實時的分析。它也可以用來統計Facebook的連接數。
總結
Hive和Hbase是兩種基於Hadoop的不同技術–Hive是一種類SQL的引擎，並且運行MapReduce任務，Hbase是一種在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale數據庫。當然，這兩種工具是可以同時使用的。就像用Google來搜索，用FaceBook進行社交一樣，Hive可以用來進行統計查詢，HBase可以用來進行實時查詢，數據也可以從Hive寫到Hbase，設置再從Hbase寫回Hive。
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