Hbase和Hive的特點，和應用場景
Hbase是什麼？
Hbase是一個架構在Hdfs檔案系統上的列式儲存,是開源的，分散式，面向列的資料庫。適合於非結構化資料儲存的資料庫。
Hbase是一個高可靠、高效能、面向列、可伸縮的分散式儲存系統，可以在廉價的PC Server搭建大規模結構化儲存叢集.
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2,HDFS作為其底層的檔案儲存
3,MapReduct為Hbase提供高效能的計算能力
4,Zookeeper為HBase提供了穩定的服務和failover的能力
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Hive是什麼？
hive是一個基於Hadoop的一個數據倉庫工具。可以將結構化資料對映為一張資料庫表，並且提供sql的查詢能力，可以將sql換換為MapReduce任務進行。
下面我們看看Hive的架構圖：
1，使用者介面，hive主要有三個介面，CLI(CLI啟動的時候會同時氣筒一個Hive的副本)，Client(hive的客戶端，連結hive server)，web UI(通過瀏覽器訪問)
2，元資料儲存，hive將元資料儲存在資料庫中如：mysql。
3，Driver(直譯器、編譯器、優化器、執行器)：完成詞法分析，語法分析，優化，編譯，優化以及查詢計劃的生成，隨後由MapReduce使用。
4，Hadoop ，hive的資料儲存在Hdfs中。大部分的查詢由MapReduce完成。
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Hbase
上面我們分別看了Hbase的特點，hive的特點，那麼Hbase和Hive的差別是什麼以及各自的使用場景是什麼？
Hbase和Hive 二者都是以Hdfs為檔案儲存。
Hbase支援列擴充套件，可以對單元格修改。採取K-V的設計，因此查詢效率比較高，一般用於延遲忍耐低的場景；還有就是經常需要擴充套件屬性，修改屬性場景。
Hbase的查詢一般通過命令視窗進行，語句比較負責，但是hive的採用標準的sql語法，門檻低，上手簡單。當然Hbase也有Phoenix可以去支援 sql這樣的語法操作。
下面看看hbase具體的應用場景：
千萬併發、PB儲存、KV基礎儲存、動態列、強同步、稀疏表、二級索引、SQL
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物件儲存：頭條類、新聞類的的新聞、網頁、圖片儲存在HBase之中，一些病毒公司的病毒庫也是儲存在HBase之中。
時序資料：HBase之上有OpenTSDB模組，可以滿足時序類場景的需求。
推薦畫像：使用者的畫像，是一個比較大的稀疏矩陣。螞蟻的風控就是構建在HBase之上。
時空資料：主要是軌跡、氣象網格之類，滴滴打車的軌跡資料主要存在HBase之中，另外在技術所有大一點的資料量的車聯網企業，資料都是存在HBase之中
CubeDB OLAP：Kylin一個cube分析工具，底層的資料就是儲存在HBase之中，不少客戶自己基於離線計算構建cube儲存在hbase之中，滿足線上報表查詢的需求。
訊息/訂單：在電信領域、銀行領域，不少的訂單查詢底層的儲存，另外不少通訊、訊息同步的應用構建在HBase之上。
訊息/訂單：在電信領域、銀行領域，不少的訂單查詢底層的儲存，另外不少通訊、訊息同步的應用構建在HBase之上。
Hive 不能支援列擴充套件，支援追加，好像在新版本中可以支援修改，但是效率比較低。Hive處理的資料的吞吐量高，檔案越大，hive的優勢就約明顯。一半用於 延遲忍耐高的場景。
下面再來看看Hive的具體使用場景：
1，分析網路日誌。
2，ETL清洗資料。
3，構建資料倉庫。
4，資料探勘
最後在總結：Hbase和Hive本身都不能儲存資料。二者都是對Hdfs上的檔案在做了一次組織。從而適應不同的場景。Hbase 在與查詢，動態列場景更有優勢，但是無法進行資料分析和挖掘。二Hive本身無法在低延遲的場景下使用。Hive可以處理大量資料的ETL清洗。構建統一的標準的資料倉庫，從而提供基礎資料，共上層資料分析。所以hive更加偏向於資料分析。