一、Hadoop
Hive：
Hive不支持更改数据的操作，Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。其使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。
HDFS:
HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。
Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。
Hbase:
Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。
Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
hive和hbase的区别
Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
一、区别
Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等。
Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。
通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是hive的元数据，如Spark SQL、Impala等；
基于第一点，通过SQL来处理和计算HDFS的数据，Hive会将SQL翻译为Mapreduce来处理数据；
二、关系
在大数据架构中，Hive和HBase是协作关系，数据流一般如下：
（1）通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储；
（2）通过Hive清洗、处理和计算原始数据；
（3）Hive清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase;
（4）数据应用从HBase查询数据；
二、Storm
流计算、实时计算，可以部署在Hadoop计算引擎YARN上，方便共享Hadoop的存储功能和计算资源。
三、Spark
迭代计算效率高的mapreduce，可以部署在Hadoop计算引擎YARN上，方便共享Hadoop的存储功能和计算资源。
