首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色
1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。
2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专门的MR程序。
3.由于Hive是依赖于MapReducer处理数据的，因此有很高的延迟性，不适用于实时数据处理（数据查询，数据插入，数据分析），适用于离线数据的批处理。
1.HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NOSQL数据库
2.HBase主要适用于海量数据的实时数据处理（随机读写）
3.由于HDFS不支持随机读写，而HBase正是为此而诞生的，弥补了HDFS的不可随机读写。
共同点
hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用HDFS作为底层存储。
区别
1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。总的来说，hive是适用于离线数据的批处理，hbase是适用于实时数据的处理。
2.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS存储数据和MapReduce处理数据，Hive中的表纯逻辑。
3.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
4.由于HDFS的不可随机读写，hive是不支持随机写操作，而hbase支持随机写入操作。
5.HBase只支持简单的键查询，不支持复杂的条件查询
关系
在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，这里就举例一种常用的协作关系，具体流程如下图：
做一个总结，Hive和HBase都是Hadoop集群下的工具，Hive是对MapReduce的优化，而HBase则是HDFS数据存储的大管家。那么，这两者各适用于哪些场景呢？
1.Hive中的表为纯逻辑表，仅仅对表的元数据进行定义。Hive没有物理存储的功能，它完全依赖HDFS和MapReduce。尚学堂陈老师指出这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。HBase表则是物理表，适合存放非结构化的数据。
2.Hive是在MapReduce的基础上对数据进行处理，而MapReduce的数据处理依照行模式；而HBase为列模式，这样使得对海量数据的随机访问变得可行。
3.HBase的存储表存储密度小，因而用户可以对行定义成不同的列；而Hive是逻辑表，属于稠密型，即定义列数，每一行对列数都有固定的数据。
4.Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，所以数据处理存在延时的问题；而HBase是准实时系统，可以实现数据的实时查询。
5.Hive没有row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。
6.Hive全面支持SQL，一般可以用来进行基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用于有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。
两者使用场景的区别：
HBase的应用场景通常是采集网页数据的存储，因为它是key-value型数据库，从而可以到各种key-value应用场景，例如存储日志信息，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。
hive主要针对的是OLAP应用，其底层是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各种关联，分组，聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。
以上就是关于Hive和HBase有哪些区别与联系及适用场景的论述，希望对学大数据分析的同学有所帮助。
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