1. Hive中的表是純邏輯表，就只是表的定義等，即表的元數據。Hive本身不存儲數據，它完全依賴HDFS和MapReduce。這樣就可以將結構化的數據文件映射為為一張數據庫表，并提供完整的SQL查詢功能，并將SQL語句最終轉換為MapReduce任務進行運行。 而HBase表是物理表，適合存放非結構化的數據。
2. Hive是基于MapReduce來處理數據,而MapReduce處理數據是基于行的模式；HBase處理數據是基于列的而不是基于行的模式，適合海量數據的隨機訪問。
3. HBase的表是疏松的存儲的，因此用戶可以給行定義各種不同的列；而Hive表是稠密型，即定義多少列，每一行有存儲固定列數的數據。
4. Hive使用Hadoop來分析處理數據，而Hadoop系統是批處理系統，因此不能保證處理的低遲延問題；而HBase是近實時系統，支持實時查詢。
5. Hive不提供row-level的更新，它適用于大量append-only數據集（如日志）的批任務處理。而基于HBase的查詢，支持和row-level的更新。
6. Hive提供完整的SQL實現，通常被用來做一些基于歷史數據的挖掘、分析。而HBase不適用與有join，多級索引，表關系復雜的應用場景。

hbase和hive的差別對比：

1、hbase當前noSql數據庫的一種，hive是hdfs分布式文件系統的一種，二者對數據的存儲方式是不同的。

2、使用場景：

•  hbase最常見的應用場景就是采集的網頁數據的存儲，由于是key-value型數據庫，可以再擴展到各種key-value應用場景，如日志信息的存儲，對于內容信息不需要完全結構化出來的類CMS應用等。注意hbase針對的仍然是OLTP應用為主。

• hive主要針對的是OLAP應用，其底層是hdfs分布式文件系統，重點是基于一個統一的查詢分析層，支撐OLAP應用中的各種關聯，分組，聚合類SQL語句。hive一般只用于查詢分析統計，而不能是常見的CUD操作，要知道HIVE是需要從已有的數據庫或日志進行同步最終入到hdfs文件系統中，當前要做到增量實時同步都相當困難。

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