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????????HBase是一个分布式的、面向列的数据库，具有存储海量数据、快速随机访问、进行大量改写操作的优点。它介于NOSQL和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
????????ES是面向文档(document oriented)的，可以存储整个对象或文档(document)，并且能索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在ES中，可以对文档进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是ES能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
????????HBase和ES在查询复杂度上对比：HBase支持简单的行或者range查询，比如给一个PK查该行的数据，或者给一个begin/end查这个范围的数据，如果想完成更复杂的功能就不太容易。而ES支持的查询比较丰富，或者说这些查询都带有一点复杂计算。HBase和ES在查询数据量上对比：两者都是支持海量数据的，HBase可能更容易支持更多的数据，因为其一开始设计就是解决海量问题的；而ES是后来慢慢增强其存储扩展性的。HBase和ES在维护性对比：HBase基于Hadoop，组件多，维护起来代价高，而ES自成体系，维护起来稍微好点。
????????Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供类SQL语法，其本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行，使不熟悉MapReduce的用户很方便地利用HQL处理和计算HDFS上的结构化的数据，适用于离线的批量数据计算。以MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统，它提供超大数据集的计算、扩展能力。
???????Hive和HBase的区别
| Hive | Hbase | | Hive是建立在Hadoop之上为了降低MapReduce编程复杂度的ETL工具 | HBase是为了弥补Hadoop对实时操作的缺陷 | | Hive表是纯逻辑表，因为Hive的本身并不能做数据存储和计算，而是完全依赖Hadoop | HBase是物理表，提供了一张超大的内存Hash表来存储索引，方便查询 | | Hive是数据仓库工具，需要全表扫描，就用Hive，因为Hive是文件存储 | HBase是数据库，需要索引访问，则用HBase，因为HBase是面向列的NoSQL数据库 | | Hive表中存入数据（文件）时不做校验，属于读模式存储系统 | HBase表插入数据时，会和RDBMS一样做Schema校验，所以属于写模式存储系统 | | Hive不支持单行记录操作，数据处理依靠MapReduce，操作延时高 | HBase支持单行记录的CRUD，并且是实时处理，效率比Hive高得多 |
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