Hive和HBase是两种常用的大数据平台，它们都基于Hadoop生态系统，但是它们有很多不同之处。本文将从数据模型、存储结构和应用场景三个方面来比较Hive和HBase的异同。
数据模型
Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，它提供了一种类似于关系数据库的数据模型，可以将数据组织成表、分区和桶。Hive支持多种数据格式，如文本、序列化、ORC等。Hive提供了一种叫做HiveQL的查询语言，可以方便地对数据进行分析和统计。
HBase是一个基于列族的分布式数据库，它提供了一种类似于键值对的数据模型，可以将数据存储在多个列族中，每个列族包含多个列，每个列包含多个版本的值。HBase支持稀疏数据，即不需要为每个键值对指定所有的列。HBase没有提供SQL语言，但是可以通过其他工具如Phoenix、Pig等来实现SQL功能。
存储结构
Hive和HBase都是基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储数据的，但是它们有不同的存储方式。Hive将数据以文件的形式存储在HDFS上，每个表对应一个或多个文件夹，每个分区或桶对应一个子文件夹，每个文件夹下有多个数据文件。Hive的数据文件是不可变的，即不能对已有的数据进行修改或删除，只能通过覆盖或追加来更新数据。
HBase将数据以块的形式存储在HDFS上，每个表对应一个或多个区域（Region），每个区域对应一个或多个存储文件（StoreFile），每个存储文件包含一个或多个块（Block）。HBase的数据文件是可变的，即可以对已有的数据进行修改或删除，通过写入日志（WAL）和合并（Compaction）来保证数据的一致性和可用性。
应用场景
由于Hive和HBase有不同的数据模型和存储结构，它们也适用于不同的应用场景。一般来说，Hive更适合于批量处理、离线分析、历史数据挖掘等场景，它可以支持复杂的SQL查询，但是查询速度较慢，延迟较高。而HBase更适合于实时处理、在线服务、流式计算等场景，它可以支持快速的随机读写操作，但是不支持复杂的SQL查询，需要自己编写代码来实现业务逻辑。