1. 兩者分別是什麼？
Apache Hive是一個構建在Hadoop基礎設施之上的數據倉庫。通過Hive可以使用HQL語言查詢存放在HDFS上的數據。HQL是一種類SQL語言，這種語言最終被轉化爲Map/Reduce. 雖然Hive提供了SQL查詢功能，但是Hive不能夠進行交互查詢–因爲它只能夠在Hdaoop上批量的執行。
Apache HBase是一種Key/Value系統，它運行在HDFS之上。和Hive不一樣，Hbase的能夠在它的數據庫上實時運行，而不是運行MapReduce任務。Hbase被分區爲表格，表格又被進一步分割爲列簇。列簇必須使用schema定義，列簇將某一類型列集合起來（列不要求schema定義）。例如，“message”列簇可能包含：“to”, ”from” “date”, “subject”, 和”body”. 每一個 key/value對在Hbase中被定義爲一個cell，每一個key由row-key，列簇、列和時間戳。在Hbase中，行是key/value映射的集合，這個映射通過row-key來唯一標識。Hbase利用Hadoop的基礎設施，可以利用通用的設備進行水平的擴展。
2. 兩者的特點
Hive幫助熟悉SQL的人運行MapReduce任務。因爲它是JDBC兼容的，同時，它也能夠和現存的SQL工具整合在一起。運行Hive查詢會花費很長時間，因爲它會默認遍歷表中所有的數據。雖然有這樣的缺點，一次遍歷的數據量可以通過Hive的分區機制來控制。分區允許在數據集上運行過濾查詢，這些數據集存儲在不同的文件夾內，查詢的時候只遍歷指定文件夾（分區）中的數據。這種機制可以用來，例如，只處理在某一個時間範圍內的文件，只要這些文件名中包括了時間格式。
HBase通過存儲key/value來工作。它支持四種主要的操作：
1. 增加或者更新行
2. 查看一個範圍內的cell
3. 獲取指定的行
4. 刪除指定的行、列或者是列的版本
3. 限制
Hive目前不支持更新操作。另外，由於hive在hadoop上運行批量操作，它需要花費很長的時間，通常是幾分鐘到幾個小時纔可以獲取到查詢的結果。Hive必須提供預先定義好的schema將文件和目錄映射到列，並且Hive與ACID不兼容。
HBase查詢是通過特定的語言來編寫的，這種語言需要重新學習。類SQL的功能可以通過Apache Phonenix實現，但這是以必須提供schema爲代價的。另外，Hbase也並不是兼容所有的ACID特性（原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）），雖然它支持某些特性。最後但不是最重要的–爲了運行Hbase，Zookeeper是必須的，zookeeper是一個用來進行分佈式協調的服務，這些服務包括配置服務，維護元信息和命名空間服務。
4. 應用場景
Hive適合用來對一段時間內的數據進行分析查詢，例如，用來計算趨勢或者網站的日誌。Hive不應該用來進行實時的查詢。因爲它需要很長時間纔可以返回結果。
Hbase非常適合用來進行大數據的實時查詢。Facebook用Hbase進行消息和實時的分析。它也可以用來統計Facebook的連接數。
5. 總結
Hive和Hbase是兩種基於Hadoop的不同技術--Hive是一種類SQL的引擎，並且運行MapReduce任務，Hbase是一種在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale數據庫。當然，這兩種工具是可以同時使用的。就像用Google來搜索，用FaceBook進行社交一樣，Hive可以用來進行統計查詢，HBase可以用來進行實時查詢，數據也可以從Hive寫到Hbase，設置再從Hbase寫回Hive。
