大数据之hadoop / hive / hbase 的区别是什么？有什么应用场景？

它是一个 分布式计算+分布式文件系统 ，前者其实就是 MapReduce ，后者是 HDFS 。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用

2. hive

通俗的说是一个 数据仓库 ，仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件，它支持类似 sql 语句的功能，你可以通过该语句完成分布式环境下的计算功能， hive会把语句转换成MapReduce，然后交给hadoop执行 。这里的计算，仅限于查找和分析，而不是更新、增加和删除。

它的优势是对历史数据进行处理，用时下流行的说法是离线计算，因为它的 底层是MapReduce ，MapReduce在实时计算上性能很差。它的做法是把数据文件加载进来作为一个hive表（或者外部表），让你觉得你的sql操作的是传统的表。

3. hbase

通俗的说，hbase的作用类似于数据库，传统数据库管理的是集中的本地数据文件，而 hbase基于hdfs实现对分布式数据文件的管理，比如增删改查 。也就是说，hbase只是利用hadoop的hdfs帮助其管理数据的持久化文件（HFile）， 它跟MapReduce没任何关系。

hbase的优势在于实时计算，所有实时数据都直接存入hbase中，客户端通过API直接访问hbase，实现实时计算。由于它使用的是nosql，或者说是列式结构，从而提高了查找性能，使其能运用于大数据场景，这是它跟MapReduce的区别。

总结

hadoop是hive和hbase的基础，hive依赖hadoop，而hbase仅依赖hadoop的hdfs模块。

hive适用于 离线数据的分析 ，操作的是通用格式的（如通用的日志文件）、被hadoop管理的数据文件，它支持类sql，比编写MapReduce的 java 代码来的更加方便，它的定位是数据仓库，存储和分析历史数据。

hbase适用于 实时计算 ，采用列式结构的nosql，操作的是自己生成的特殊格式的HFile、被hadoop管理的数据文件，它的定位是数据库，或者叫DBMS。

hive可以直接操作hdfs中的文件作为它的表的数据，也可以使用hbase数据库作为它的表。