Hive与Hbase的区别与联系

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

1. 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 。
2. 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。
3. 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 。
4. 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。
5. 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。
6. Hive借用hadoop的MapReduce来完成一些Hive中的命令的执行
7. 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。
8. Hbase是列存储。
9. HDFS作为底层存储，HDFS是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
10. 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。

1，访问

Hive访问HBase中HTable的数据，实质上是通过MR读取HBase的数据，而MR是使用HiveHBaseTableInputFormat完成对表的切分，获取RecordReader对象来读取数据的。

对HBase表的切分原则是一个Region切分成一个Split,即表中有多少个Regions,MR中就有多少个Map；

读取HBase表数据都是通过构建Scanner，对表进行全表扫描，如果有过滤条件，则转化为Filter。当过滤条件为rowkey时，则转化为对rowkey的过滤；Scanner通过RPC调用RegionServer的next()来获取数据。

简单来说，Hive和Hbase的集成就是，打通了Hive和Hbase，使得Hive中的表创建之后，可以同时是一个Hbase的表，并且在Hive端和Hbase端都可以做任何的操作。

2，访问流程

1. 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
2. 通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
3. HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase
4. 数据应用从HBase查询数据；
   

3，使用场景

（1）将ETL操作的数据通过Hive加载到HBase中，数据源可以是文件也可以是Hive中的表。

（2）Hbae作为Hive的数据源，通过整合，让HBase支持JOIN、GROUP等SQL查询语法。

（3）构建低延时的数据仓库

文章参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74041611

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