作者：有点文
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先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。

一、区别：

  1. Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。
  2. Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。
  • 通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据，如Spark SQL、Impala等；
  • 基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据；

二、关系

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下图：

  1. 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
  2. 通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
  3. HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase
  4. 数据应用从HBase查询数据；

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