Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个类SQL的查询语言（HiveQL）来对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）或其他兼容系统中的数据进行分析和处理。HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，它提供了高性能、高可靠、高可扩展的随机读写能力。那么，Hive为什么要依赖于HBase呢？这种依赖有什么好处和坏处呢？
首先，我们要明白，Hive并不是直接依赖于HBase，而是通过一个叫做HCatalog的组件来实现对HBase的访问。HCatalog是一个元数据管理服务，它提供了一个统一的视图来访问存储在不同数据源中的数据，包括HDFS、HBase、Pig等。通过HCatalog，用户可以用HiveQL来查询存储在HBase中的数据，而不需要了解HBase的底层结构和API。
那么，为什么要用HCatalog来访问HBase呢？这是因为HBase有一些特点和优势，使得它成为了一种适合存储某些类型数据的选择。例如：
1.HBase可以存储非结构化或半结构化的数据，如文本、图片、视频等，而这些数据在传统的关系型数据库中很难处理。
2.HBase可以支持海量数据的存储和处理，因为它可以水平扩展到数千台服务器，而不需要复杂的分区和分片策略。
3.HBase可以提供毫秒级别的响应时间，因为它采用了内存缓存和写前日志（WAL）等技术来加速读写操作。
4.HBase可以提供强一致性和高可用性，因为它采用了ZooKeeper来协调集群状态和故障恢复。
这些特点和优势使得HBase非常适合存储一些实时性、变化性、复杂性较高的数据，如社交网络、推荐系统、地理位置服务等。而这些数据又往往需要进行离线分析和挖掘，以提取出有价值的信息和知识。这时候，就需要用到Hive来对这些数据进行SQL查询和统计。
但是，使用Hive对HBase进行查询也有一些限制和缺点。例如：
1.Hive对HBase的查询效率较低，因为它需要通过MapReduce框架来执行查询计划，而MapReduce本身就有启动延迟、网络开销、磁盘IO等问题。
2.Hive对HBase的查询功能较弱，因为它不能支持一些高级的SQL特性，如联接、子查询、聚合函数等。
3.Hive对HBase的查询结果不稳定，因为它不能保证查询时数据的一致性，因为HBase本身是一个最终一致性（eventual consistency）的系统。