Hbase和Hive在大數(shù)據(jù)架構(gòu)中處在不同位置，Hbase主要解決實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢問題，Hive主要解決數(shù)據(jù)處理和計(jì)算問題，一般是配合使用。

一、區(qū)別：

1.Hbase： Hadoop database 的簡(jiǎn)稱，也就是基于Hadoop數(shù)據(jù)庫，是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫，主要適用于海量明細(xì)數(shù)據(jù)（十億、百億）的隨機(jī)實(shí)時(shí)查詢，如日志明細(xì)、交易清單、軌跡行為等

2.Hive：Hive是Hadoop數(shù)據(jù)倉庫，嚴(yán)格來說，不是數(shù)據(jù)庫，主要是讓開發(fā)人員能夠通過SQL來計(jì)算和處理HDFS上的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，適用于離線的批量數(shù)據(jù)計(jì)算。

? 通過元數(shù)據(jù)來描述Hdfs上的結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，通俗點(diǎn)來說，就是定義一張表來描述HDFS上的結(jié)構(gòu)化文本，包括各列數(shù)據(jù)名稱，數(shù)據(jù)類型是什么等，方便我們處理數(shù)據(jù)，當(dāng)前很多SQL ON Hadoop的計(jì)算引擎均用的是hive的元數(shù)據(jù)，如Spark SQL、Impala等；

? 基于第一點(diǎn)，通過SQL來處理和計(jì)算HDFS的數(shù)據(jù)，Hive會(huì)將SQL翻譯為Mapreduce來處理數(shù)據(jù)；

二、關(guān)系

在大數(shù)據(jù)架構(gòu)中，Hive和HBase是協(xié)作關(guān)系，數(shù)據(jù)流一般如下圖：

1. 通過ETL工具將數(shù)據(jù)源抽取到HDFS存儲(chǔ)；

2. 通過Hive清洗、處理和計(jì)算原始數(shù)據(jù)；

3. HIve清洗處理后的結(jié)果，如果是面向海量數(shù)據(jù)隨機(jī)查詢場(chǎng)景的可存入Hbase

4. 數(shù)據(jù)應(yīng)用從HBase查詢數(shù)據(jù)；