1、HBase 与 Hive 的对比
Hive：
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。
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。
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。
HBase：
1）、数据库
是一种面向列存储的非关系型数据库。
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。
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。
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。
2、与 Sqoop 的集成
之前我们已经学习过如何使用 Sqoop 在 Hadoop 集群和关系型数据库中进行数据的导入导出 工作，接下来我们学习一下利用 Sqoop 在 HBase 和 RDBMS 中进行数据的转储。
2.1、案例一：
目标：将 RDBMS 中的数据抽取到 HBase 中。
步骤：
(1) 配置 sqoop-env.sh，添加如下内容：
(2) 在 Mysql 中新建一个数据库 db_library，一张表 book
(3) 向表中插入一些数据
(4) 执行 Sqoop 导入数据的操作
注：sqoop1.4.6 只支持 HBase1.0.1 之前的版本的自动创建 HBase 表的功能 解决方案：手动创建 HBase 表:
(5) 在 HBase 中 scan 这张表得到如下内容
