HBase và Hive đều là các cấu trúc kho dữ liệu dựa trên Hadoop khác nhau đáng kể về cách chúng lưu trữ và truy vấn dữ liệu. Việc quản lý và xử lý khối lượng lớn dữ liệu dựa trên web ngày càng trở nên khó khăn thông qua các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu thông thường. Đây là nơi HBase đến với hình ảnh. HBase là một lựa chọn ưu tiên để xử lý lượng lớn dữ liệu. Ví dụ: nếu bạn cần lọc qua một kho email khổng lồ để lấy ra một email để kiểm toán hoặc cho bất kỳ mục đích nào khác, đây sẽ là một trường hợp sử dụng hoàn hảo cho HBase. Hive, mặt khác, giống như một hệ thống báo cáo kho dữ liệu truyền thống chạy trên đỉnh Hadoop. Hive cung cấp một ngôn ngữ truy vấn giống như SQL cho phép bạn truy vấn dữ liệu bán cấu trúc được lưu trữ trong Hadoop. Điều này cần nỗ lực không cần thiết khi phải viết mã MapReduce. Mặc dù, cả HBase và Hive đều được sử dụng làm kho lưu trữ dữ liệu để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc, chúng khác nhau.
HBase là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, không liên quan, được lấy cảm hứng từ kiến trúc Bảng lớn của Google và được viết bằng Java. HBase về cơ bản là một cơ sở dữ liệu NoQuery phân tán, được định hướng theo cột chạy trên hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS). Nó được thiết kế và phát triển bởi nhiều kỹ sư trong khuôn khổ Quỹ Phần mềm Apache. Nó nằm trên Apache Hadoop và được cung cấp bởi cấu trúc tệp phân tán chịu lỗi được gọi là HDFS. Nó cung cấp một cách để lưu trữ các tập dữ liệu thưa thớt, thường gặp trong các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn. Nó cho phép đọc nhanh dữ liệu truy cập ngẫu nhiên từ một lượng lớn dữ liệu dựa trên các giá trị chính. Tuy nhiên, nó không được thiết kế để thực hiện tổng hợp dữ liệu.
Hive không chính xác là một cơ sở dữ liệu mà là gói kho dữ liệu được xây dựng trên đỉnh Hadoop. Hive là một công nghệ khác với HBase; nó cấu trúc dữ liệu trong một tập hợp các bảng có thể được nối, tổng hợp và truy vấn khi sử dụng ngôn ngữ truy vấn có tên là Hive Query Language (HQL) rất giống với SQL, được sử dụng để xử lý hàng loạt dữ liệu lớn. Nó cho phép bạn truy vấn dữ liệu bán cấu trúc được lưu trữ trong Hadoop, cuối cùng được chuyển thành công việc MapReduce, được thực thi cục bộ hoặc trên cụm MapReduce phân tán. Hive về cơ bản là một hệ thống kho dữ liệu cho Hadoop, tạo điều kiện cho việc tóm tắt dữ liệu dễ dàng, truy vấn đặc biệt và phân tích các tập dữ liệu lớn được lưu trữ trong các hệ thống tệp tương thích Hadoop. Dữ liệu có thể được đọc và ghi từ Hive và HBase và ngược lại. Tuy nhiên, nó không thể được sử dụng để xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
- Mặc dù HBase và Hive đều là cấu trúc kho dữ liệu dựa trên Hadoop được sử dụng để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu, chúng khác nhau đáng kể về cách chúng lưu trữ và truy vấn dữ liệu. HBase về cơ bản là một cơ sở dữ liệu NoQuery phân tán, được định hướng theo cột chạy trên hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS) và cung cấp một cách chịu lỗi để lưu trữ các tập dữ liệu thưa thớt, thường gặp trong các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn. Mặt khác, Hive không chính xác là một cơ sở dữ liệu mà là gói kho dữ liệu được xây dựng trên đỉnh Hadoop. Hive giống như một hệ thống báo cáo lưu trữ dữ liệu truyền thống.
- HBase là một cơ sở dữ liệu NoQuery và là một triển khai nguồn mở của kiến trúc Bảng lớn của Google, nằm trên Apache Hadoop và được cung cấp bởi cấu trúc tệp phân tán chịu lỗi được gọi là HDFS. Nó là một giải pháp lưu trữ có thể mở rộng để chứa một lượng dữ liệu gần như vô tận. Nó là một kiến trúc lưu trữ dữ liệu được sử dụng để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc. Mặt khác, Hive là một công cụ SQL được xây dựng dựa trên HDFS và tận dụng MapReduce bên trong, cho phép truy vấn dữ liệu được lưu trữ trên HDFS thông qua ngôn ngữ truy vấn giống như SQL gọi là HQL (Ngôn ngữ truy vấn Hive).
- HBase được sử dụng để xây dựng một dịch vụ lớp gạch chi phí thấp, linh hoạt và dễ bảo trì - hệ thống thông tin địa lý dựa trên Hadoop (HBGIS) - để lưu trữ dữ liệu lớn. Đây là một định dạng lưu trữ cột trên đĩa cung cấp một cách để lưu trữ các tập dữ liệu thưa thớt, thường gặp trong các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn. Nó cho phép đọc nhanh dữ liệu truy cập ngẫu nhiên từ một lượng lớn dữ liệu dựa trên các giá trị chính. Mặt khác, Hive là một tiêu chuẩn cho các truy vấn SQL trên petabyte dữ liệu trong Hadoop và cung cấp ngôn ngữ truy vấn giống như SQL được gọi là HQL để truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong cụm Hadoop.
Mặc dù HBase và Hive đều là cấu trúc kho dữ liệu dựa trên Hadoop được sử dụng để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu, chúng khác nhau đáng kể về cách chúng lưu trữ và truy vấn dữ liệu. HBase là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu theo định hướng cột được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn và cung cấp cách lưu trữ các tập dữ liệu thưa thớt, thường gặp trong một số trường hợp sử dụng dữ liệu lớn. Mặt khác, Hive giống như một hệ thống báo cáo kho dữ liệu truyền thống được xây dựng trên đỉnh Hadoop được sử dụng để chạy xử lý thông qua các công việc theo lịch trình và sau đó tải kết quả vào một bảng loại tóm tắt có thể được truy vấn thêm bởi các ứng dụng khách.