HBase和Hive是两种常用的大数据平台，它们都是基于Hadoop生态系统的开源项目，但是它们有很多不同之处，也有一些相似之处。本文将从架构、数据模型、查询语言等方面对比HBase和Hive的异同，并给出一些根据场景选择合适的平台的建议。
HBase是一个分布式的列式数据库，它是基于Google的Bigtable论文实现的。它使用HDFS作为底层的存储系统，使用ZooKeeper作为协调服务，使用MapReduce作为计算框架。HBase提供了随机读写、实时查询、高可用、高扩展等特性，适合于存储海量的结构化或半结构化数据。
Hive是一个基于SQL的数据仓库，它是基于Facebook的数据分析需求开发的。它使用HDFS作为底层的存储系统，使用MapReduce或Spark等作为计算框架。Hive提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以方便地对存储在HDFS上的数据进行批量处理、统计分析、报表生成等操作。
数据模型
HBase的数据模型是一个多维的稀疏表，每个表由行键、列族和时间戳组成。每个表可以有多个列族，每个列族可以有多个列限定符，每个列限定符可以有多个版本。每个单元格存储一个字节数组，没有固定的数据类型。HBase支持按照行键或者列族进行过滤、排序、聚合等操作。
Hive的数据模型是一个关系型的表，每个表由行和列组成。每个表可以有多个分区和桶，分区是按照某些列值进行划分的子目录，桶是按照某些列值进行散列划分的文件。每个列都有固定的数据类型，如int、string、array等。Hive支持按照SQL语法进行各种查询操作。
查询语言
HBase提供了Java API、Thrift API、REST API等多种方式来访问数据库。其中Java API是最常用的方式，它提供了Put、Get、Scan、Delete等类来进行增删改查操作。HBase也提供了一个命令行工具叫做HBase Shell，它可以执行一些简单的命令来操作数据库。但是HBase没有提供类似于SQL的高级查询语言。
Hive提供了一种类似于SQL的查询语言叫做HiveQL，它可以执行一些复杂的查询操作，如join、group by、order by等。HiveQL也支持一些扩展功能，如用户自定义函数（UDF）、用户自定义聚合函数（UDAF）、用户自定义表值函数（UDTF）等。Hive也提供了一个命令行工具叫做Hive CLI，它可以执行HiveQL语句来操作数据仓库。