HBase：HBase与hive的对比_hive和hbase-CSDN博客

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本文对比了HBase和Hive在数据仓库和数据库领域的应用。Hive适合离线数据分析，基于HDFS和MapReduce，延迟较高；而HBase作为非关系型数据库，适用于低延迟的单表非结构化数据存储，不支持复杂的关联查询。两者在Hadoop生态系统中各具优势，可结合使用以满足不同场景的需求。

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HBase与hive的对比

Hive数据仓库

Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。
用于数据分析、清洗
Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高
基于HDFS、MapReduce
Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。（不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖）

HBase数据库

是一种面向列存储的非关系型数据库。
用于存储结构化和非结构话的数据
适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作。
基于HDFS
数据持久化存储的体现形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。
延迟较低，接入在线业务使用
面对大量的企业数据，HBase可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。

总结：Hive与HBase
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术，Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到HBase，或者从HBase写回Hive。