Hbase基於hdfs，HDFS可以看作是壹種數據組織方式，是壹種基於hadoop的分布式數據庫系統。從數據庫的角度來看，與mysql處於同壹級別，它是壹種基於文件系統管理數據的方法。
作為面向列的數據庫，hbase支持按列讀取和按行讀取，解決了關系數據庫中劃分表的壹些需求。例如，關系數據庫中的某些表中有太多重復數據，因此需要重建表來存儲重復列的數據並減小表的大小。
Hive和impala更傾向於查詢分析。impala需要依賴hive的元數據。它們都有自己的查詢分析引擎，但impala是壹個純粹的查詢分析引擎。
Hive本身不執行任務分析過程，而是將其推送到mapreduce，這與impala有很大不同。hive本身提供了數據的打印格式功能，但hive轉換的mr可能不是最高效的，而且調優方法有限，很多復雜的算法無法表達。畢竟sql的語義表達能力是有限的。
Hive和impala在查詢分析部分，hive顯然比impala支持更多，提供了許多內部函數，並支持UDAF和UDF。
從數據庫特性來看，與hbase相比，hive不能修改數據，只能添加數據，hbase允許添加和刪除數據，hive不支持索引，impala和hive沒有存儲引擎，hbase有自己的存儲引擎。
在使用層面上，hive更像是壹個數據庫，提供了非常豐富的系統功能和各種數據操作。在這方面，hbase不太像壹般的關系數據庫。它也是壹款key-val NoSQL，其操作支持有限，而impala在這方面也很薄弱。
在計算模型層面，hive由mr進行計算，這是壹種更傾向於將數據移動到MR的計算節點的模型，而impala更多的是將計算需求移動到DN，並且數據不需要移動，最終成為本地磁盤IO。