一、概念

1，Hive

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，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数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。hive十分适合对数据仓库进行统计分析。

2，Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

二、共同点

Hbase与Hive都是架构在hadoop之上的。都是用HDFS作为底层存储。

三、区别

Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目。
Hive是高延迟、结构化和面向分析的，Hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
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。
Hive借用hadoop的MapReduce来完成一些Hive中的命令的执行
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。
Hbase是列存储。
HDFS作为底层存储，HDFS是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
Hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。

四、联系

在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，Hive方便地提供了Hive QL的接口来简化MapReduce的使用，而HBase提供了低延迟的数据库访问。如果两者结合，可以利用MapReduce的优势针对HBase存储的大量内容进行离线的计算和分析。

Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的，这种相互通信是通过$HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-*.jar工具类实现的。通过HBaseStorageHandler，Hive可以获取到Hive表所对应的HBase表名，列簇和列，InputFormat、OutputFormat类，创建和删除HBase表等。