从使用方面讲
- Hive是一个构建在Hadoop平台上的数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化成Map/Reduce。
- HBase 是基于HDFS平台的Key/Value类型的NoSql数据库，是一个分布式、可扩展、存储海量数据的数据库，并且对与null值保存不占用空间。HBase能够在数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。HBase被分区成表，表格又进一步分割成列族。列族必须使用Schema定义，列族将某一类型的列集合起来。例如："message"列族可能包含"to"、"from" 、"date" 、"body"等列。HBase中每一个Key/Value被定义为一个cell，一个完整的cell由rowkey、列族、列、时间戳组成。在HBase中，行是Key/Value映射的集合，整个映射通过rowkey来唯一标识。HBase利用Hadoop的基础设施，可以进行水平扩展。
两者的特点
- Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。运行Hive查询会花费较长时间，因为Hive的默认计算引擎是Hadoop的MapReduce。当然Hive也可以将底层计算引擎更换为Spark/Tez等。
- HBase通过存储Key/Value类型数据来工作。它支持四种主要的操作：增加或者更新行、查看一个范围内的cell、获取指定的行、删除指定的行、列或者列的版本。HBase数据的版本信息主要用来获取历史数据，每一行的历史数据可以被删除，然后通过HBase 的Compactions可以释放空间。虽然HBase包括表格，但是schema仅仅被表格和列族所要求，列不需要schema。HBase的表包括增加和计数功能。
限制
- Hive目前仅支持ORCFile文件格式的数据更新操作（前提是需要开启事务支持），Hive必须提供预先定义好的schema，将文件映射成表。
- HBase的SQL查询功能可以通过 Apache Phonenix实现，需要提供表的schema。HBase的运行需要zookeeper的支持，zookeeper用来分布式协调服务（配置服务、维护元信息、命名空间服务）
应用场景
- Hive主要用户构建基于Hadoop平台的数据仓库，处理大数据量的离线处理工作；
- HBase适合用来大数据的实时查询、海量数据的存储、离散型数据的存储；
总结
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术–Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，HBase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/value数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写回Hive。