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红颜莎娜
这个要根据自己处理数据的方式来选择。1、Hive是支持SQL语句的，执行会调用mapreduce，所以延迟比较高；2、HBase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，效率会比hive要高，但是不支持sql语句。Hadoop开发和运行处理大规模数据，需要用hbase做数据库，但由于hbase没有类sql查询方式，所以操作和计算数据非常不方便，于是整合hive，让hive支撑在hbase数据库层面的 hql查询，hive也即做数据仓库。
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胡子哥哥
你先明白数据仓库的作用－－存储历史数据－进而对数据进行分析，只提供查询－不提供修改1。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。2.HBase 是NoSQL数据库－所以不要跟传统混淆并谈－NoSQL 提供的是另一种思路来满足高性能的需求，而这些是传统数据库的短板，与传统数据库的理念不一样3.load data 这个可以自己去查。Hbase要使用自己的API4.是的。5.这句话不对。6.映射就是结构对应－如文件每一行的第一个字段－映射到Hive表的第一个字段类似Hibernate的语法解析。Hive本身实现了一套语法结构也就是操作符。如扫描文件等，最终记本都会转换成MapReduce来运行
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呼如林
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。