本文探讨了HBase和HDFS在数据一致性方面的不同策略。HBase采用强一致性模型，确保读写操作的一致性；而HDFS则采用最终一致性，更注重系统的可用性和性能。文中详细解释了两种系统在备份、写入及读取节点数量上的差异。
hbase 采用的是强一致性
N： 1 (数据备份的数目)
W： 1 （数据写入几个节点返回成功）
R： 1 （读取数据时需要读取的备份节点个数）
W + R > N
但是hdfs采用的最终一致性
N： 3 (数据备份的数目)
W： 1 （数据写入几个节点返回成功），默认是1，但是可以配置: dfs.replication.min
R： 1 （读取数据的时候需要读取的节点数）
W + R < N
hbase 是基于hadoop，hbase的读写都是采用强一致性。所以hbase的数据一致性的设计是很巧妙地
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