大数据绕不开这2个东西。
- Hbase是大数据技术的实时查询数据库（相对于传统数据库，速度和效率肯定要低，但是它是基于大数据的）。
- Hive是数据仓库，查询效率更低，因为它的查询都是基于全表扫描（目前已知的是可以把表进行分区，这样不用进行全表扫描，以进行优化），同时造成Hive慢的原因是，它提供的类SQL类工具可以把，任务拆解成MapReduce任务，在不同的HDFS进行计算，然后收集（MapReduce是一种计算框架，目前Flink也宣称可以帮助Hive进行任务拆解和运算cuiyaonan2000@163.com）
Hbase：Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。
HBase通过存储key/value来工作。它支持四种主要的操作：增加或者更新行，查看一个范围内的cell，获取指定的行，删除指定的行、列或者是列的版本。
版本信息用来获取历史数据(每一行的历史数据可以被删除，然后通过Hbase compactions就可以释放出空间)。虽然HBase包括表格，但是schema仅仅被表格和列簇所要求，列不需要schema。Hbase的表格包括增加/计数功能。
HBase 则非常 适合用来进行大数据的实时查询，例如 Facebook 用 HBase 进行消息和实时的分析。
HIVEHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。运行Hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。
Hive 适合用来对一段时间内的数据进行分析查询(即离线批量数据进行查询），例如，用来计算趋势或者网站的日志。Hive 不应该用来进行 实时的查询（Hive 的设计目的，也不是支持实时的查询）
HBASE与HIVE的应用情况 HBASE作为实施查询，HIVE用于数据清洗- 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
- 通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
- 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
- 数据应用从HBase查询数据；
HBase 本身只提供了 Java 的 API 接口，并不直接支持 SQL 的语句查询。Hive 则可以直接使用 HQL（一种类SQL 语言）。
如果想要在 HBase 上使用 SQL，则需要联合使用 Apache Phonenix，或者联合使用 Hive 和HBase。
如果集成使用 Hive 查询 HBase 的数据，则无法绕过 MapReduce， 那么实时性还是有一定的损失。
Phoenix 加 HBase 的组合则不经过 MapReduce 的框架，因此当使用 Phoneix 加 HBase 的组成，实时性上会优于 Hive 加 HBase 的组合。
