请阐述Hive与HBase在数据存储、查询处理及适用场景等方面的主要差异。

解答思路：

在解答Hive与HBase的区别时，需要从两者的设计目标、数据存储方式、数据查询方式、适用场景等方面进行比较。

最优回答：

Hive和HBase是两个不同的数据存储和处理系统，它们的区别主要体现在以下几个方面：

1. 设计目标：Hive旨在构建一种数据存储仓库，以提供大规模数据处理的便利方式，它主要是一个数据仓库基础架构，允许数据汇总并进行复杂的分析。而HBase则是一个面向列存储的分布式数据库，它适合进行低延迟的随机读写操作。

2. 数据存储方式：Hive中的数据主要存储在HDFS上，以文件的形式存储数据。而HBase则是一个NoSQL数据库，它的数据存储在Hadoop集群上，基于列存储的方式。

3. 数据查询方式：Hive的数据查询语言是SQL的扩展语言HiveQL，适用于数据仓库的查询和分析场景。而HBase则提供了基于行键的随机访问以及列族的访问方式，适用于实时查询的场景。

4. 适用场景：Hive适用于大规模的数据离线分析和批处理场景，如数据挖掘、数据分析等。而HBase则适用于大规模数据的实时读写场景，如实时推荐系统、实时金融交易等。

两者还有其他一些区别，例如Hive的数据更新策略是批量更新而非实时更新，而HBase支持数据的实时更新。此外，Hive的数据一致性相对较弱，更适合大数据的离线分析场景；而HBase则提供了强一致性保证，适用于需要高并发读写的场景。总的来说，两者在设计和应用方面都有各自的优点和适用场景。在研究过程中，我们还需要深入了解它们在性能、可扩展性、容错性等方面的更多细节差异。

请注意，以上内容是基于当前的知识和趋势进行的分析，随着技术的不断发展，Hive和HBase的差异可能会发生变化。为了获取最新的信息，建议查阅官方文档和相关技术社区的资料。