1、并行计算

　　2、充分利用集群的CPU计算资源、存储资源

　　3、处理大规模数据集

　　4、使用SQL，学习成本低

　　55、Hive应用场景

　　1、海量数据处理 2、数据挖掘 3、数据分析 4、SQL是商务智能工具的通用语言，Hive有条件和这些BI产品进行集成

　　56、Hive不适用场景

　　1、复杂的科学计算 2、不能做到交互式的实时查询

　　57、Hive和数据库（RDBMS）的区别

　　1、数据存储位置。Hive是建立在Hadoop之上的，所有的Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或本地文件系统中。

　　2、数据格式。Hive中没有定义专门的数据格式，由用户指定三个属性：列分隔符，行分隔符，以及读取文件数据的方法。数据库中，存储引擎定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储。

　　3、数据更新。Hive的内容是读多写少的，因此，不支持对数据的改写和删除，数据都在加载的时候中确定好的。数据库中的数据通常是需要经常进行修改。

　　4、执行延迟。Hive在查询数据的时候，需要扫描整个表（或分区），因此延迟较高，只有在处理大数据是才有优势。数据库在处理小数据是执行延迟较低。

　　5、索引。Hive没有，数据库有

　　6、执行。Hive是MapReduce，数据库是Executor

　　7、可扩展性。Hive高，数据库低

　　8、数据规模。Hive大，数据库小

　　58、Hbase 的模块：

　　Region

　　- Region用于存放表中的行数据

　　- 当一个表格很大的时候，数据会存放并共享在多个Region中

　　- 每一个Region只存放一个单一的Column Family

　　Region Server

　　- 一个Region Server包含多个Region　　- 管理表格，以及实现读写操作

　　- Client会直接和Region Server通信获取数据

　　Master

　　- 协调多个Region Server

　　- 侦测各个Region Server的状态并平衡它们之间的workload

　　- 分配Region给Region Serer

　　- 允许多个Master节点，但是只有一个服务，其他是backup

　　- 和Zookeeper一起工作实现HA

　　Zookeeper

　　- Hbase中至关重要的模块

　　- 确保有一个Master处于Running的状态

　　- 注册Region和Region Server

　　- 属于Hbase容错性的一部分

　　HDFS

　　- Hadoop 的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）

　　API

　　- Hbase提供Java的Client API