Hive是什么，Hive与关系型数据库的区别

全不同应用场景吧，HBase

速度比

Hive

快了不知道多少。HBase

是非关系型数据库（KV型），

对

key

做索引，查询速度非常快（相比较

Hive

），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。和单机的MySQL，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，只是查询速度比较慢。

1.Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。

2. Hive是基于MapReduce来处理数据,而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

3. HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。

4. Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。

5. Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。

6. Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

简单来说hive用来批量处理数据，HBase用来快速索引数据。

HBase是一个分布式的基于列存储的非关系型数据库。HBase的查询效率很高，主要由于查询和展示结果。

hive是分布式的关系型数据库。主要用来并行分布式 处理 大量数据。hive中的所有查询除了"select * from table"都是需要通过Map\Reduce的方式来执行的。由于要走Map\Reduce，即使一个只有1行1列的表，如果不是通过select * from table方式来查询的，可能也需要8、9秒。但hive比较擅长处理大量数据。当要处理的数据很多，并且Hadoop集群有足够的规模，这时就能体现出它的优势。

通过hive的存储接口，hive和Hbase可以整合使用。参见：http://wenku.baidu.com/view/faec57fb04a1b0717fd5dd00.html?st=1

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