请阐述Hive与HBase在数据存储、查询性能、可扩展性和适用场景等方面的对比区别。

解答思路：

对于Hive和HBase的对比区别，我们可以从以下几个方面进行简述：

1. 数据存储与查询方式：Hive主要处理静态的、批处理的数据，而HBase更适合处理非关系型的、实时的大数据存储和查询。
2. 数据模型：Hive的数据模型更接近传统的数据仓库，是基于Hadoop之上的数据仓库工具；而HBase是一个分布式数据库，它适合于稀疏数据的存储和实时访问的需求。
3. 事务处理能力：Hive不支持事务处理，而HBase提供了分布式事务处理能力。在需要处理事务的场景下，HBase更具优势。
4. 查询语言：Hive使用SQL语言进行数据查询，对于熟悉SQL的用户来说更容易上手；而HBase有自己的查询语言，对于熟悉关系型数据库的开发者可能需要一些时间来适应。
5. 性能特点：在处理大规模数据集时，Hive的批处理性能较好；而HBase由于其面向列的设计，对于高并发读写和实时数据分析的场景性能更优。

最优回答：

Hive和HBase在数据存储、查询方式、数据模型、事务处理能力和性能特点等方面存在明显的差异。Hive更适合处理静态的、批处理的数据，数据模型更接近传统的数据仓库，使用SQL语言进行数据查询，但不支持事务处理。而HBase则更适合处理非关系型的、实时的大数据存储和查询，是一个面向列的分布式数据库，提供了分布式事务处理能力，对于高并发读写和实时数据分析的场景性能更优。

1. Hive：Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。Hive定义了简单的SQL查询语言，称为HiveQL，使得数据开发者能够编写SQL语句来查询和分析存储在Hadoop中的数据。Hive主要用于数据报告和大规模离线分析。由于其批处理的特性，对于实时性要求不高的数据任务非常适用。
2. HBase：HBase是一个高可扩展的分布式数据库，用于存储大量的稀疏数据表。它是一个面向列的数据库管理系统，适合于对大规模数据进行实时读写和高并发访问的场景。HBase提供了强大的随机读写的性能以及低延迟的特性，适用于大数据的实时分析和在线事务处理。此外，HBase支持分布式事务处理。

通过对Hive和HBase的对比，我们可以根据具体的应用场景和需求来选择使用哪种工具。