在大数据领域中，HBase和HDFS是两种常用的存储系统。它们各自有其独特的特性和优势，但也有一些关键的差异。理解这些差异可以帮助我们更好地选择适合我们需求的存储解决方案。
HBase：HBase是一个分布式列存储数据库，它是Apache Hadoop生态系统的一部分。它以行键为索引，支持高性能的随机读写操作。这意味着你可以快速地添加、删除和修改数据。HBase非常适合那些需要快速随机访问和更新大量数据的应用程序，如搜索引擎、实时分析等。
HDFS：Hadoop Distributed File System，是一个分布式文件系统，也属于Hadoop生态系统。它以文件块的形式存储数据，适用于批量数据的存储和批处理操作。HDFS的设计目标是能够存储和处理超大规模的数据，可以扩展到数千台机器和PB级别的存储容量。因此，对于需要处理大规模数据集的应用，如大数据分析、机器学习等，HDFS是一个很好的选择。
为什么我们需要这两种不同的存储系统呢？HBase和HDFS各有其最佳应用场景。
如果你需要频繁地随机访问和更新数据，HBase可能是更好的选择。例如，如果你正在构建一个需要实时更新的推荐系统或搜索引擎，HBase的高性能随机读写特性将非常有用。
如果你正在处理大规模的数据集，并且需要进行批处理操作，那么HDFS可能更适合你。例如，如果你正在进行大数据分析、机器学习或图像处理等任务，HDFS的大规模数据存储和批处理能力将为你提供所需的性能和可扩展性。
Hive：
用户处理存储在HDFS中的数据，hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。
Hive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。
- Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。
- hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hive的sql转换为复杂难写的map-reduce程序。
Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流如下：
- 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；
标签：HDFS,存储,hive,Hive,HBase,数据 From： https://www.cnblogs.com/clarino/p/18427014