标签：批处理 hadoop 之间 搜索引擎 转换 基于 显示 总结 实时
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原作者写的很好.. 这里面简单学习总结一下..
都是bigdata的工具, 都是基于google的bigtable 的二次研发.
基于hadoop作为底层存储.
区别在于 hive 是虚拟表 目的是将HSQL 解析成为 mapreduce 的jobs 进行 大数据的查询处理.因为是mapreduce的可能耗时比较久一些.
而hbase 是实际影响hadoop的物理文件的存储的, 类比key value 数据库能够快速查询 hadoop里面的数据内容.
hive与hbase的联系与区别：
共同点：
1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。
他们的底层是要通过mapreduce分布式计算的，hbase、hive、pig底层都是这样的。但整体来说hadoop还是比较快的，因为它是进行海量数据存储和分布式计算，这个速度已经很不错了。
区别：
2.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 。
3.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
5.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。
6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行
7.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。
8.hbase是列存储。
9.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
注：
觉得在问区别之前，我应该显示说相同点，这么一想，又糊涂了，hive和hbase哪里像了，好像哪里都不像，既然哪里都不像，又何来的“区别是什么”这一问题，他俩所有的都算区别。
那么，hive是什么？
白话一点再加不严格一点，hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。
于是，hbase是什么？
同样白话一点加不严格一点，hbase可以认为是hdfs的一个包装。他的本质是数据存储，是个NoSql数据库；hbase部署于hdfs之上，并且克服了hdfs在随机读写方面的缺点。
所以要问hive和hbase的区别，就应该问问map-reduce和hdfs之间的区别，问区别，就要先说说他俩哪里像。
于是，你说map-reduce和hdfs哪里像了呢？
说点题外话：hive难在sql，habse难在表结构的设计
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