Hive面試篇之Hive與Hbase的區別
使用方面區別
Hive是一個構建在Hadoop平臺上的數據倉庫，可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表。通過Hive可以使用HQL語言查詢存放在HDFS上的數據。HQL是一種類SQL語言，這種語言最終被轉化成Map/Reduce。
HBase 是基於HDFS平臺的Key/Value類型的NoSql數據庫，是一個分佈式、可擴展、存儲海量數據的數據庫，並且對與null值保存不佔用空間。HBase能夠在數據庫上實時運行，而不是運行MapReduce任務。HBase被分區成表，表格又進一步分割成列族。列族必須使用Schema定義，列族將某一類型的列集合起來。例如：“message"列族可能包含"to”、“from” 、“date” 、"body"等列。HBase中每一個Key/Value被定義爲一個cell，一個完整的cell由rowkey、列族、列、時間戳組成。在HBase中，行是Key/Value映射的集合，整個映射通過rowkey來唯一標識。HBase利用Hadoop的基礎設施，可以進行水平擴展。
兩者的特點
Hive幫助熟悉SQL的人運行MapReduce任務。運行Hive查詢會花費較長時間，因爲Hive的默認計算引擎是Hadoop的MapReduce。當然Hive也可以將底層計算引擎更換爲Spark/Tez等。
HBase通過存儲Key/Value類型數據來工作。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、列或者列的版本。HBase數據的版本信息主要用來獲取歷史數據，每一行的歷史數據可以被刪除，然後通過HBase 的Compactions可以釋放空間。雖然HBase包括表格，但是schema僅僅被表格和列族所要求，列不需要schema。HBase的表包括增加和計數功能。
限制
Hive目前僅支持ORCFile文件格式的數據更新操作（前提是需要開啓事務支持），Hive必須提供預先定義好的schema，將文件映射成表。
HBase的SQL查詢功能可以通過 Apache Phonenix實現，需要提供表的schema。HBase的運行需要zookeeper的支持，zookeeper用來分佈式協調服務（配置服務、維護元信息、命名空間服務）
應用場景
Hive主要用戶構建基於Hadoop平臺的數據倉庫，處理大數據量的離線處理工作；
HBase適合用來大數據的實時查詢、海量數據的存儲、離散型數據的存儲；
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/value數據庫。當然，這兩種工具是可以同時使用的。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。