Hive vs. HBase的区别

对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。
 Hive是什么？
Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型，映射与化简；用于大数据并行运算)。其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在HDFS中的数据；HQL经过编译转为MapReduce作业后通过自己的SQL 去查询分析需要的内容；这样一来，即使不熟悉MapReduce 的用户也可以很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。而MapReduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
HBase是什么？
Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。HBase以表的形式存储数据，表由行和列组成，列划分为若干个列簇(row family)。例如：一个消息列簇包含了发送者、接受者、发送日期、消息标题以及消息内容。每一对键值在HBase会被定义为一个Cell，其中，键由row-key(行键)，列簇，列，时间戳构成。而在HBase中每一行代表由行键标识的键值映射组合。Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
特性
遵从JDBC的Hive不但可以让具SQL知识的用户来间接执行MapReduce作业，同时里面也整合了目前基于SQL的操作工具。不过，由于默认的数据读取是全表遍历的，其时间的耗费也不可避免地相对较大。尽管如此，不尽相同的Hive分区方法，其遍历读取的数据量也是能够有所限制的。Hive分区允许对存储在独立文件上的数据进行筛选查询，返回的是筛选后的数据。例如针对日期的日志文件访问，前提是该类文件的文件名包含日期信息。
HBase以键值对的形式储存数据。其包含了4种主要的数据操作方式:
添加或更新数据行
扫描获取某范围内的cells
为某一具体数据行返回对应的cells
从数据表中删除数据行/列，或列的描述信息
列信息可用于获取数据变动前的取值（透过HBase压缩策略可以删除列信息历史记录来释放存储空间）。
限制
Hive不支持常规的SQL更新语句，如：数据插入，更新，删除。因为其对数据的操作是针对整个数据表的。同时该特点也使得数据查询用时以数分钟甚至数小时来进行计算。此外，其MapReduce转换过程必须遵从预定义的转换规则。
HBase的数据查询是有一套属于自己类似SQL的操作语言的，这个需要一定的学习来掌握。此外，要运行HBase，ZooKeeper是需要配备的。ZooKeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
应用举例
Hive适用于网络日志等数据量大、静态的数据查询。例如：用户消费行为记录，网站访问足迹等。但是不适用于联机实时在线查询的场合。
HBase能在大数据联机实时查询场合大展身手。例如：Fackbook就利用其对用户间的传送的消息进行联机实时分析。
小结
Hive与HBase两者是基于Hadoop上不同的技术。Hive是一种能执行MapReduce作业的类SQL编程接口，Hbase是一种非关系型的数据库结构。结合这两者自身的特点，互相结合使用或许能收到相得益彰的效果。例如：利用Hive处理静态离线数据，利用HBase进行联机实时查询，而后对两者间的结果集进行整合归并，从而使得数据完整且永葆青春，为进一步的商业分析提供良好支持。
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1. Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。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。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
2. Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。
3. HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。
4. Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。
5. Hive不提供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提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。