Hive vs HBase （配合使用才是最佳方案）

前言

Hive和HBase是Hadoop生态圈两个非常重要的技术，但对于初学者很容易进行混淆，因此这里做一个简单的总结，希望能帮助大家缕出一条比较清晰的思路

一句话概括

Hive是数据仓库，用来分析HDFS上的数据，不过效率低；HBase是数据库，用来更好的组织HDFS上的数据，以便于更加高效的访问HDFS上的数据。

稍微细致的描述

Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。其实从Hive的logo就可以看出Hive让大象变成了小蜜蜂，化繁为简是它最本质的亮点。

再来说说HBase，它是Hadoop的子项目，当然也可以理解为一个工具。Hadoop的数据运算是由MapReduce完成的，而数据存储是由HDFS完成的。HDFS是分布式存储，这是Hadoop存储数据的特点，但由此带来的问题就是数据的无序和散乱。HBase的产生，很好地解决了这一问题。HBase能够把这些数据映射成一张哈希表，那么，这些数据一旦成为具有实际存储意义的表之后，就由无序变得有序，从而对数据搜索和操作的效率大大提高了。

稍微细致的概括

Hive是查询引擎，而HBase是专门用户非结构化数据的数据存储
Hive主要用户批处理（及OLAP），但HBase广泛用于事务处理，其中查询的响应时间不是高度交互的，即OLTP
与Hive不同，HBase中的操作在数据库上实时运行，而不是转换为mapreduce作业
HBase用于实时查询，Hive用于分析查询

可能存在的误区

HBase超级快？
HBase采用的是Key/Value的存储方式，这意味着，即使随着数据量增大，也几乎不会导致查询的性能下降。HBase又是一个列式数据库（对比于传统的行式数据库而言），当你的表字段很多的时候，你甚至可以把其中几个字段放在集群的一部分机器上，而另外几个字段放到另外一部分机器上，充分分散了负载压力。然而，如此复杂的存储结构和分布式的存储方式带来的代价就是：哪怕只是存储少量数据，它也不会很快
一句话概括：
HBase并不快，只是当数据量很大的时候它慢的不明显
HBase是数据库，可以做数据分析？
凡事都不可能只有优点而没有缺点。数据分析是HBase的弱项，因为对于HBase乃至整个NoSQL生态圈来说，基本上都是不支持表关联的。当你想实现group by或者order by的时候，你会发现，你需要写很多的
代码来实现MapReduce。
因此，请不要盲目地使用HBase。
HBase数据库可以在任何场景下都可以采用？
以下情况请不要使用HBase，而采用Mysql或Oracle：

主要需求是数据分析，比如做报表
单表数据量不超过千万

因此，相反的场景就建议采用HBase咯：

单表数据量超千万，而且并发还挺高
数据分析需求较弱，或者不需要那么灵活或者实时

每条Hive语句都会出发MapReduce任务？
Hive中对某些情况查询可以避免MapRedeuce任务，也就是所谓的本地模式。

select * from table;
对于where语句中过滤条件只是分区字段的情况（无论是否使用LIMIT语句限制输出记录条数）

SELECT * FROM TABLE_NAME WHERE country = ‘CN’ AND province = ‘Beijing’ LIMIT 100;

最好将属性hive.exec.mode.local.auto的值设为true，这样Hive还会尝试使用本地模式执行其他操作

互相搭配使用才是最佳方案

Hive具有高延时的某些限制，而HBase不具备分析功能，将两种技术集成在一起试最佳解决方案。
通常，HBase和Hive在同一Hadoop群集上一起使用。Hive可用作ETL工具，用于批量插入HBase或执行将HBase表中存在的数据与HDFS文件或外部数据存储中存在的数据连接起来的查询。

Hive使用案例

Apache Hive拥有大约0.3％的市场份额，即1902个公司已经在生产中使用Apache Hive。

Scribd使用Hive进行临时查询，数据挖掘和面向用户的分析
Hive是Hubspot Hadoop管道不可或缺的一部分，用于近实时Web分析
流行的在线广告网络Chitika使用Hive进行数据挖掘和对其4.35亿全球用户群的分析

HBase使用案例

在大数据类别中，HBase的市场份额约为9/1％，即大约有6190家公司使用HBase。公司使用HBase进行时间序列分析或点击流数据存储和分析

HBase最初的用例是在Google，该公司想为互联网及其用户存储海量数据库
Facebook使用HBase进行实时分析，计算Facebook点赞次数和进行消息传递
FINRA金融业监管局使用HBase来存储所有交易图
Pinterest使用HBase存储图形数据
Flipboard使用HBase为其用户个性化内容供稿

参考1
参考2