简述Hive和HBase的对比区别 ？
Hive和HBase都是基于Hadoop的组件，但它们在设计目标、数据模型、应用场景和性能等方面存在显著的差异。
- 数据模型：
- Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，它将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务进行运行。
- HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。它存储的是非结构化和半结构化的稀疏数据，以键值对的方式进行存储。
- 应用场景：
- Hive适用于那些需要对结构化数据进行查询和分析的场景，通常用于批处理分析，可以处理大量的数据。Hive提供了丰富的SQL查询功能，使得开发人员可以方便地进行数据分析和挖掘。
- HBase则适用于需要高速查询和随机访问非结构化数据的场景，可以存储和处理大规模的非结构化数据。HBase的键值对存储方式使得其能够快速地访问和查询数据，特别适用于实时数据查询和处理。
- 性能：
- Hive是基于MapReduce实现的，因此其性能相对较慢，不适用于需要实时数据查询的场景。Hive查询需要花费较长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。
- HBase则提供了实时的数据访问和查询能力，并具有高吞吐量和低延迟的特点。HBase通过存储键值对来工作，支持快速的数据访问和查询操作。
- 数据操作：
- Hive支持基本的数据查询和处理操作，如聚合、筛选、连接等，但不支持数据的添加、删除或修改操作。Hive主要用于批量数据计算和处理，不支持实时数据更新。
- HBase则支持数据的CRUD操作，即插入、更新、删除或查询数据。HBase的表结构可以动态地增加或删除列族和列，提供了更灵活的数据操作能力。
总的来说，Hive和HBase在数据模型、应用场景、性能和数据操作等方面存在显著的差异。Hive适用于结构化数据的批处理分析，而HBase适用于非结构化数据的实时查询和处理。在选择使用哪个组件时，需要根据具体的应用场景和需求来进行评估和选择。