Hive
1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。
2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专门的MR程序。
3.由于Hive是依赖于MapReducer处理数据的，因此有很高的延迟性，不适用于实时数据处理（数据查询，数据插入，数据分析），适用于离线数据的批处理。
HBase
1.HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NOSQL数据库
2.HBase主要适用于海量数据的实时数据处理（随机读写）
3.由于HDFS不支持随机读写，而HBase正是为此而诞生的，弥补了HDFS的不可随机读写。
共同点
hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用HDFS作为底层存储。
区别
1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。总的来说，hive是适用于离线数据的批处理，hbase是适用于实时数据的处理。
2.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS存储数据和MapReduce处理数据，Hive中的表纯逻辑。
3.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
4.由于HDFS的不可随机读写，hive是不支持随机写操作，而hbase支持随机写入操作。
5.HBase只支持简单的键查询，不支持复杂的条件查询
Hive和Hbase底层对比
Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。严格来说，不是数据库，Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。
HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。
Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。
关于大数据入门，Hive和Hbase区别对比，以上就为大家做了详细的介绍了。在Hadoop为首的大数据技术生态当中，Hive和Hbase各居其位，各自发挥着自身的作用，把各自的定位搞清楚，对于后续的学习很重要。