HIVE： 

hive，是一款开源的数据仓库 

1、hive不是数据库，而是数据仓库，主要依赖于hadoop来实现

2、底层文件系统是hadoop的hdfs，实现对hdfs上结构化数据的SQL操作HQL，速度较慢

3、计算引擎是hadoop的mapreduce

4、依靠存储在其他关系型数据库metastore来对hdfs结构化数据进行管理，实现类似数据库的功能

5、不具备数据库的一些主键、索引、update操作等特性，但是提供了分区、块索引、SQL等特性

6、比较适合存储海量的全量（历史+更新）轨迹数据，比对数据进行批量的挖掘、分析等操作

总结一下，hive是基于hadoop实现的数据仓库，适合存储海量全量数据，支持类SQL操作，性能相对较差，数据存储

有一定的限制，不支持更新、索引等事务。适合海量数据的挖掘和分析，通俗一点来说，hive其实就是借助mysql等数据库在

hadoop上层套了一个壳，来实现对hdfs上结构化数据的映射，为上层提供sql服务。

 

HBASE：

即Hadoop databse，顾名思义就是一个hadoop的数据库

1、nosql数据库之一，基于列式存储（列族），适合海量半结构化数据的存储和检索

2、不支持SQL、适合海量、带时间序列的数据的存储和检索、性能较好

3、原生支持基于rowkey的一级索引，rowkey按照字典序进行排序

4、运算执行引擎是hbase自身提供、底层存储基于hdfs

 

总结一下，hbase是NOSQL数据库的一种，基于分布式列式存储，适合海量半结构化带时间序列的数据的存储和检索，性能较优秀，hbase底层存储依赖于hdfs，与rdbms的区别与其他nosql类似，比如不支持SQL、事务性相对较差等等。

 

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综上，hbase是数据库、hive是数据仓库，而这有很大的区别、也有很多类似的地方比如都属于hadoop生态圈、存储都基于hdfs等。一般来说用hive作为海量结构化全量数据的存储、运算、挖掘、分析；hbase用来作为海量半结构化数据的存储、检索；这二者可以很好协同工作，hive上计算完的结果放在hbase中供检索，也可以将hbase里面的结构化数据和hive相结合，实现对hbase的sql操作等等。

--------------------- 作者：zx8167107 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/zx8167107/article/details/79265537?utm_source=copy 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！