Hive和HBase是两种常用的大数据处理工具，它们都基于Hadoop平台，但是有着不同的特点和适用场景。本文将介绍Hive和HBase的区别与联系，以及如何在Hive中使用HBase作为数据源，以及HBase与Hive的性能比较与优化建议。
Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，它可以将SQL语句转换为MapReduce任务，在Hadoop集群上执行。Hive适合用于批量处理结构化或半结构化的数据，支持多种数据格式，如文本文件、序列文件、ORC、Parquet等。Hive的优点是提供了简单易用的SQL接口，方便用户进行数据分析和查询；缺点是不支持实时查询和更新，以及事务处理。
HBase是一个分布式的列式数据库，它可以存储海量的稀疏的非结构化或半结构化的数据，支持随机读写和实时查询。HBase适合用于存储原始数据或者需要频繁更新和查询的数据，如日志、计数器、时间序列等。HBase的优点是提供了高可用性、高扩展性和高性能；缺点是不支持SQL语言，需要编写Java API或者使用其他工具进行数据操作。
Hive和HBase之间有着一定的联系，它们都可以使用ZooKeeper进行协调管理，都可以使用Thrift或者REST进行远程访问，都可以使用Sqoop进行数据导入导出。此外，Hive还可以使用HBase作为其底层的数据源，从而实现对HBase数据的SQL查询。
要在Hive中使用HBase作为数据源，需要先在HBase中创建表并插入数据，然后在Hive中创建一个外部表，并指定其存储格式为org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler，并设置hbase.table.name属性为对应的HBase表名。