hive 跟hbase的区别，两者的选用场景

Hive和HBase是两个不同的大数据存储技术，它们有着不同的设计目标和使用场景。

区别：

1. 数据模型：Hive是基于关系型模型的数据仓库，它使用SQL语言进行数据查询和处理，适合处理结构化数据，而HBase是基于非关系型模型的分布式数据库，使用类似于键值对的方式进行数据存储和查询，适合处理半结构化和非结构化数据。

2. 数据存储：Hive数据存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，而HBase数据存储在HDFS之上的HBase文件系统中。

3. 数据处理速度：Hive的查询速度相对较慢，因为它需要将SQL语句转换为MapReduce任务，而HBase的数据查询速度相对较快，因为它使用了Hadoop的分布式计算能力。

选用场景：

1. Hive适合处理结构化数据，比如日志数据、用户行为数据等，适合进行数据分析、数据挖掘等场景。

2. HBase适合处理半结构化和非结构化数据，比如社交网络数据、文本数据等，适合进行实时数据处理、数据存储和查询等场景。同时，HBase支持高并发、大数据量、低延迟的数据访问，适合用于互联网应用、物联网、金融等领域的数据存储和处理。