hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

　　Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

　　Hive是为了简化编写MapReduce程序而生的，使用MapReduce做过数据分析的人都知道，很多分析程序除业务逻辑不同外，程序流程基本一样。在这种情况下，就需要Hive这样的用戶编程接口。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑，就是些表的定义等，也就是表的元数据。使用SQL实现Hive是因为SQL大家都熟悉，转换成本低，类似作用的Pig就不是SQL。

　　

　　HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），它参考了谷歌的BigTable建模，实现的编程语言为Java。它是Apache软件基金会Hadoop项目的一部分，运行于HDFS文件系统之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法、内存操作和布隆过滤器。HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出，可以通过Java API来存取数据，也可以通过REST、Avro或者Thrift的API来访问。HBase虽然性能有显著的提升，但还不能直接取代SQL数据库。现今它已经应用于多个数据驱动型网站。

　　HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。

　　HBase为查询而生的，它通过组织起节点內所有机器的內存，提供一個超大的內存Hash表，它需要组织自己的数据结构，包括磁盘和內存中的，而Hive是不做这个的，表在HBase中是物理表，而不是逻辑表，搜索引擎使用它來存储索引，以满足查询的实时性需求。


　　通过hive的存储接口，hive和Hbase可以整合使用。记住以下要点。

  1. Hive是sql语言，通过数据库的方式来操作hdfs文件系统，为了简化编程，底层计算方式为mapreduce。
  2. Hive是面向行存储的数据库。
  3. Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。
  4. HBase为查询而生的，它通过组织起节点內所有机器的內存，提供一個超大的內存Hash表
  5. hbase不是关系型数据库，而是一个在hdfs上开发的面向列的分布式数据库，不支持sql。
  6. hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
  7. hbase是列存储。