Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。一些主要区别包括：

• Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 集群上的数据仓库系统，而 Apache HBase 是一个建立在 HDFS 上的 NoSQL 键/值的数据库。
• Hive 为 Hadoop 数据提供 SQL 特性，HBase 实时存储和处理 Hadoop 数据。
• HBase 主要用于实时查询大数据，而 Hive 不适合实时查询。
• Hive 最适合用于数据的分析查询。

虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品，但它们不为用户提供相同的功能。然而，尽管存在差异，Apache Hive 和 Apache HBase 都是处理大数据时优先考虑的两块工具和解决方案。

Hive 和 HBase 的劣势？

每个工具都有自己的优缺点。因此，Hive 和 HBase各自都存在一些限制。

hive的缺点：

首先，虽然Hive也具有非常基本的 ACID 功能，但它们没有像 MYSQL 那样成熟完备的产品架构，速度无法满足日常OLTP型业务。

Hive 查询通常也具有高延迟。由于它在 Hadoop 上运行批处理，因此获取查询结果可能需要几分钟甚至1小时。此外，更新数据可能既复杂又耗时。

Hive 不是擅长用于查询数据集（尤其是大数据集中）当中的部分数据，大多数用户倾向于依赖传统的 RDBMS （关系型数据）来处理这些数据集。

HBase的缺点：

HBase 查询采用自定义语言，需要经过培训才能学习。HBase 并不完全符合 ACID，尽管它确实支持某些属性。

HBase 可以通过协同处理来处理小数据，但它仍然不如 RDBMS（关系型数据库） 有用。

hive和hbase各自用例

Hive 用例

1、Hive 应该用于对一段时间内收集的数据进行分析查询——例如，计算趋势或网站日志。

2、HDFS 的 SQL 查询引擎 - 您可以利用 Hive的HQL来查询处理 Hadoop 数据集，然后将它们连接到相应的BI工具，进行相关报表展示。

HBase 用例

1、HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。

2、HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。您也可以将 HBase 用作所有 Hadoop 数据的仓库。

3、大量数据需要长期保存, 且数量会持续增长，而且瞬间写入量很大。