一、hbase是什麼？
hbase是乙個架構在hdfs檔案系統上的列式儲存,是開源的，分布式，面向列的資料庫。適合於非結構化資料儲存的資料庫。
hbase是乙個高可靠、高效能、面向列、可伸縮的分布式儲存系統，可以在廉價的pc server搭建大規模結構化儲存集群。
1、hbase位於hadoop生態系統的結構化儲存層。
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
二、hive是什麼？
hive是乙個基於hadoop的乙個資料倉儲工具。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。
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乙個hive的副本)，client(hive的客戶端，鏈結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，優化以及查詢計畫的生成，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。
三、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。
2、hive的具體使用場景：
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。
分析網路日誌。
etl清洗資料。
構建資料倉儲。
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儲，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。
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