hbase在三者中更注重的是儲存，它實現了類似mysql的double write機制，但是它是一種nosql的資料庫，並且是可以支援列式儲存的，算是比較大的乙個記憶體hash表。hbase也採用了類似mysql中的mvcc的思想通過時間戳來做版本控制。
hbase是在hdfs基礎之上的，可以算是資料的一種組織方式，是一種基於hadoop的分布式資料庫系統。從資料庫的角度來說，與mysql處在同乙個層次，都是基於檔案系統之上的管理資料的一種方法。
hbase作為面向列的資料庫，支援按列讀取和行讀取，並解決了關係型資料庫的分表的一些需求，如:關係型資料庫中有些表的列重複資料太多了，需要重新建表來存重複列的資料，減少表的大小。
hive和impala則更偏向於查詢分析，impala需要依賴hive的元資料，它們都有自己的查詢分析引擎，只是impala是純查詢分析引擎。
hive 本身並不執行任務的分析過程，而是推給了mapreduce,這點與impala大不同,hive本身提供了資料的格式化輸出功能,但是hive轉換的mr可能不是最高效的，調優方式有限，很多複雜的演算法沒有辦法表達，畢竟sql的語義表達能力有限。
hive與impala在查詢分析這部分,hive明顯的支援程度要比impala高,提供了很多內部函式，並且支援udaf,udf的方式
從資料庫特性角度來看，hive與hbase的對比,hive不能修改資料，只能追加的方式，hbase允許增加和刪除資料,hive不支援索引，impala和hive都是沒有儲存引擎的，hbase算是有自己的儲存引擎。
在使用層面上來看，hive在使用上更像資料庫，它提供非常豐富的系統函式，各種資料的操作，hbase在這方面就不太像一般的關係型資料庫，它還是乙個key-val的nosql,這方面的操作支援很有限，impala在這方面也是比較弱。
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