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Hive	Hbase
數(shù)據(jù)處理和計(jì)算問(wèn)題	實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)問(wèn)題
不是數(shù)據(jù)庫(kù)	NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
清洗數(shù)據(jù)	海量數(shù)據(jù)查詢(xún)接口
OLAP	OLTP（嚴(yán)格講只是OLP,不包含T）
邏輯表，不存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)	物理表
行模式	列模式
不提供row-level的更新	支持row-level的更新
完整的SQL實(shí)現(xiàn)	不適用于有join，多級(jí)索引，表關(guān)系復(fù)雜
HDFS文件的視圖，HDFS文件的SQL接口	建了索引的key-value表
批處理	事務(wù)處理(例如和web開(kāi)發(fā)結(jié)合)
單次Hive查詢(xún)都需要耗費(fèi)分鐘級(jí)以上的時(shí)間（哪怕一個(gè)再小的表），因此無(wú)法作為web后端的數(shù)據(jù)庫(kù)使用。	HBase可以替代MySQL使用，至少淘寶就是這么做了。 HBase是建造在HDFS基礎(chǔ)上的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，可以支持海量數(shù)據(jù)（比MySQL高一到兩個(gè)量級(jí)）的存儲(chǔ)和查詢(xún)。
DataGrip	Phoenix
hive可以?huà)旖觝base，即針對(duì)hbase開(kāi)放出SQL的接口	不用Hive，也能操作HBase
Hive是建立在Hadoop之上為了減少M(fèi)apReduce jobs編寫(xiě)工作的批處理系統(tǒng)	HBase是為了支持彌補(bǔ)Hadoop對(duì)實(shí)時(shí)操作的缺陷的項(xiàng)目 。
蜜蜂	蜂蜜
Hive支持標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢(xún)	HBase不支持SQL，有自己的語(yǔ)法規(guī)則
一種客戶(hù)端工具	一種db

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從上面的表格可以看出,hbase可以替換hive嗎？不行，因?yàn)閔base支持不了復(fù)雜的sql

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比起單機(jī)的Oracle和MySQL，好處就是伸縮性好啊

劣勢(shì)就是分布式帶來(lái)的可用性，一致性，分區(qū)容忍性~等問(wèn)題，以及分布式事務(wù)難以實(shí)現(xiàn)。

Hbase，主要用于明細(xì)查詢(xún)，即席查詢(xún)，因?yàn)樗彀?#xff0c;但是不適合多條件查詢(xún)

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hive更像是hadoop客戶(hù)端，可以將SQL任務(wù)轉(zhuǎn)化為mapreduce任務(wù)操作hdfs中的數(shù)據(jù)。

hbase則是支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在CAP理論中，選擇了CA，保留了一致性，舍棄了可用性，簡(jiǎn)單直白理解就是不容易丟數(shù)據(jù)。是noSQL典型代表。

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使用關(guān)系
?? ?源數(shù)據(jù)生產(chǎn)者 -Flume/Kafka-> Flume/消費(fèi)者 -write-> HDFS -Hive.load-> Hive -ETL/Analyze.result-> HBase
?? ?源數(shù)據(jù)生產(chǎn)者 -Kafka-> SparkStreaming/消費(fèi)者 -write-> HDFS [-SparkSQL-> Hive] && [-SparkSQL-> HBase]
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類(lèi)比于單機(jī)系統(tǒng)。hdfs就是linux的文件系統(tǒng)，hbase就是資源管理器，hive就是圖形化界面，GUI再快，不可能快過(guò)命令行

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個(gè)人理解:

hive的優(yōu)勢(shì)是在于對(duì)于集群文件HDFS的查詢(xún)功能。

HBase早期在國(guó)內(nèi)被很多大型互聯(lián)網(wǎng)公司大規(guī)模使用，促進(jìn)了國(guó)內(nèi)的生態(tài)發(fā)展，而Cassandra似乎在國(guó)外發(fā)展得更好

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Hbase，主要用于明細(xì)查詢(xún)，即席查詢(xún)，因?yàn)樗彀?#xff0c;但是不適合多條件查詢(xún)

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?hbase適合寫(xiě)密集型應(yīng)用，每天寫(xiě)入量巨大，而相對(duì)讀數(shù)量較小的應(yīng)用，比如IM的歷史消息，游戲的日志等等

HBase是根據(jù)谷歌的BigTable設(shè)計(jì)的。典型的應(yīng)用場(chǎng)景就是不斷插入新的信息（谷歌的情況下就是互聯(lián)網(wǎng)上新生成的網(wǎng)頁(yè)），而不怎么修改。比如現(xiàn)在Facebook的messenger就是用HBase實(shí)現(xiàn)的。

這里要提到HBase是按行存儲(chǔ)的，所以特點(diǎn)就是插入（ingest）快。但是做分析的時(shí)候經(jīng)常是要按列掃描（scan）的。比如算一個(gè)公司員工的平均工資。

Cloudera在推出新的列存儲(chǔ)引擎Kudu的時(shí)候討論過(guò)HDFS，HBase，和Kudu的應(yīng)用場(chǎng)景。

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根據(jù)[2]其實(shí)Cassandra的寫(xiě)入性能比Hbase更勝一籌，并且讀取性能也優(yōu)于hbase

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下面是商用的公司：

數(shù)據(jù)庫(kù)	公司
Hbase	美團(tuán)，淘寶
Cassandra	蘋(píng)果

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注意，無(wú)論是國(guó)內(nèi)的前程無(wú)憂(yōu)還是國(guó)外的indeed,目前hbase的崗位需求都高于cassandra十倍以上。

Reference:

[1]HBase 和 Hive 的差別是什么，各自適用在什么場(chǎng)景中？

[2]Cassandra HBase和MongoDb性能比較

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的hive与hbase的以及mongodb和cassandra区别整理的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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