HBase与Hive的对比
25.1、Hive
25.1.1、数据仓库
Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。
25.1.2、用于数据分析、清洗
Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高
25.1.3、基于HDFS、MapReduce
Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。（不要钻不需要执行MapReduce代码的情况的牛角尖）
25.2、HBase
25.2.1、数据库
是一种面向列存储的非关系型数据库。
25.2.2、用于存储结构化和非结构话的数据
适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作。
25.2.3、基于HDFS
数据持久化存储的体现形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。
25.2.4、延迟较低，接入在线业务使用
面对大量的企业数据，HBase可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。
总结：Hive与HBase
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术，Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到HBase，或者从HBase写回Hive。
二十六、HBase与Hive交互操作
26.1、环境准备
可能要重新编译hive-hbase-handle-1.2.1.jar
过程如下：
编译：
26.2、案例1：简历Hive表，关联HBase表，插入数据到Hive表的同时能够影响HBase
Step1、在Hive中创建表同时关联HBase
CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");
（尖叫提示：完成之后，可以分别进入Hive和HBase查看，都生成了对应的表）
不过可能会报错
NoClassDefFoundError: org/apache/hbase/thirdparty/com/google/common/cache/CacheLoader
这个错困扰了我几个月，一直没办法解决
原因是因为包有冲突
因为之前的hbase的版本是2.1.3版本，然后当时把一个hbase-common-2.1.3.jar复制到了
/home/hadoop/bigdatasoftware/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib路径下，
导致一直报NoClassDefFoundError: org/apache/hbase/thirdparty/com/google/common/cache/CacheLoader这个错误，
把hbase-common-2.1.3.jar删了即可
Step2、在Hive中创建临时中间表，用于load文件中的数据（注：不能将数据直接load进Hive所关联HBase的那张表中）。
CREATE TABLE emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by ' ';
Step3、向Hive中间表中load数据
hive> load data local inpath '/home/admin/Desktop/emp.txt' into table emp;
Step4、通过insert命令将中间表中的数据导入到Hive关联HBase的那张表中
hive> insert into table hive_hbase_emp_table select * from emp;
Step5、测试，查看Hive以及关联的HBase表中是否已经成功的同步插入了数据
如图所示：
Hive中：
HBase中：
26.3、案例2：比如在HBase中已经存储了某一张表hbase_emp_table，然后在Hive中创建一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表，使之可以借助Hive来分析HBase这张表中的数据。
该案例2紧跟案例1的脚步，所以完成此案例前，请先完成案例1。
Step1、在Hive中创建外部表
CREATE EXTERNAL TABLE relevance_hbase_emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int)
STORED BY
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:comm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");
Step2、关联后就可以使用Hive函数进行一些分析操作了
在此，我们查询一下所有数据试试看
hive (default)> select * from relevance_hbase_emp;