以 Hive 数仓为底座，深入理解 StarRocks、MySQL 和 HBase 的区别与使用场景
一、前言
在现代大数据架构中，Hive 通常作为离线数仓的核心底座，负责批量数据的接入、清洗、计算与存储。然而，为了满足 实时计算、低延迟查询、业务交互型操作和高并发存储 等不同需求，我们往往需要结合使用 StarRocks、MySQL 和 HBase 等组件。
本文将围绕 Hive 数仓，深入解析 StarRocks、MySQL 和 HBase 三者的核心特点、适用场景以及如何协同使用，帮助你构建一个稳定、高效、可扩展的数仓架构体系。
二、Hive 数仓的定位
Hive 是建立在 Hadoop 之上的一个数据仓库系统，主要用于海量数据的离线存储与批处理计算，特点如下：
- 适合离线分析场景，如 T+1 日报、月报等；
- 支持 SQL 查询，便于数据分析人员使用；
- 数据存储在 HDFS 上，支持大规模并行计算；
- 与 Spark、Tez、Presto 等计算引擎兼容；
- 不适合实时写入和秒级响应的 OLTP 场景。
✅ 典型使用场景： ODS、DWD、DWS、ADS 等离线数据层的构建。
三、StarRocks：实时分析引擎
StarRocks 是一款 MPP 架构的高性能实时分析数据库，专为实时数据分析和多维聚合查询而设计。
⭐ 核心特点：
- 实时导入能力强，适合秒级甚
