hive

Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。其实从Hive的logo就可以看出Hive让大象变成了小蜜蜂，化繁为简是它最本质的亮点。

hbase

HBase，它是Hadoop的子项目，当然也可以理解为一个工具。Hadoop的数据运算是由MapReduce完成的，而数据存储是由HDFS完成的。HDFS是分布式存储，这是Hadoop存储数据的特点，但由此带来的问题就是数据的无序和散乱。HBase的产生，很好地解决了这一问题。HBase能够把这些数据映射成一张哈希表，那么，这些数据一旦成为具有实际存储意义的表之后，就由无序变得有序，从而对数据搜索和操作的效率大大提高了。

使用场景

1.Hive中的表为纯逻辑表，仅仅对表的元数据进行定义。Hive没有物理存储的功能，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。HBase表则是物理表，适合存放非结构化的数据。

2.Hive是在MapReduce的基础上对数据进行处理，而MapReduce的数据处理依照行模式；而HBase为列模式，这样使得对海量数据的随机访问变得可行。

3.HBase的存储表存储密度小，因而用户可以对行定义成不同的列；而Hive是逻辑表，属于稠密型，即定义列数，每一行对列数都有固定的数据。

4.Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，所以数据处理存在延时的问题；而HBase是准实时系统，可以实现数据的实时查询。

5.Hive没有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全面支持SQL，一般可以用来进行基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用于有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

两者使用场景的区别：

HBase的应用场景通常是采集网页数据的存储，因为它是key-value型数据库，从而可以到各种key-value应用场景，例如存储日志信息，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

hive主要针对的是OLAP应用，其底层是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各种关联，分组，聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计，而不能是常见的CUD操作，要知道HIVE是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入到hdfs文件系统中，当前要做到增量实时同步都相当困难。

总结

Hive和HBase都是Hadoop集群下的工具，Hive是对MapReduce的优化，而HBase则是HDFS数据存储的大管家。