1. Hive中的表是純邏輯表，就只是表的定義等，即表的元資料。Hive本身不儲存資料，它完全依賴HDFS和MapReduce。這樣就可以將結構化的資料檔案對映為為一張資料庫表，並提供完整的SQL查詢功能，並將SQL語句最終轉換為MapReduce任務進行執行。 而HBase表是物理表，適合存放非結構化的資料。
2. Hive是基於MapReduce來處理資料,而MapReduce處理資料是基於行的模式；HBase處理資料是基於列的而不是基於行的模式，適合海量資料的隨機訪問。
3. HBase的表是疏鬆的儲存的，因此使用者可以給行定義各種不同的列；而Hive表是稠密型，即定義多少列，每一行有儲存固定列數的資料。
4. Hive使用Hadoop來分析處理資料，而Hadoop系統是批處理系統，因此不能保證處理的低遲延問題；而HBase是近實時系統，支援實時查詢。
5. Hive不提供row-level的更新，它適用於大量append-only資料集（如日誌）的批任務處理。而基於HBase的查詢，支援和row-level的更新。
6. Hive提供完整的SQL實現，通常被用來做一些基於歷史資料的挖掘、分析。而HBase不適用與有join，多級索引，表關係複雜的應用場景。
1. Hive中的表是純邏輯表，就只是表的定義等，即表的元資料。Hive本身不儲存資料，它完全依賴HDFS和MapReduce。這樣就可以將結構化的資料檔案對映為為一張資料庫表，並提供完整的SQL查詢功能，並將SQL語句最終轉換為MapReduce任務進行執行。 而HBase表是物理表，適合存放非結構化的資料。
2. Hive是基於MapReduce來處理資料,而MapReduce處理資料是基於行的模式；HBase處理資料是基於列的而不是基於行的模式，適合海量資料的隨機訪問。
3. HBase的表是疏鬆的儲存的，因此使用者可以給行定義各種不同的列；而Hive表是稠密型，即定義多少列，每一行有儲存固定列數的資料。
4. Hive使用Hadoop來分析處理資料，而Hadoop系統是批處理系統，因此不能保證處理的低遲延問題；而HBase是近實時系統，支援實時查詢。
5. Hive不提供row-level的更新，它適用於大量append-only資料集（如日誌）的批任務處理。而基於HBase的查詢，支援和row-level的更新。
6. Hive提供完整的SQL實現，通常被用來做一些基於歷史資料的挖掘、分析。而HBase不適用與有join，多級索引，表關係複雜的應用場景。