为什么有了Hadoop还要HBase ?

Hadoop 和 HBase 各自有不同的设计目的和应用场景，虽然它们都属于大数据生态系统，但它们解决的问题和优化的方向不同。下面我将通过表格的方式，详细对比 Hadoop 和 HBase，并在最后描述两者对小文件的处理差异。

Hadoop 与 HBase 的对比

特性	Hadoop (HDFS + MapReduce)	HBase
主要功能	分布式存储和批处理计算	分布式列式存储数据库，适用于低延迟随机读写
存储机制	使用 HDFS 存储大规模数据，按文件块存储	使用 HDFS 作为底层存储，按列存储数据
数据存储方式	文件系统，适合大规模文件的批量存储	数据按行和列存储，优化了按列进行的查询
读取模式	批处理模式，适合离线分析	随机读取，适合实时查询
写入模式	批量写入，适合数据的离线存储和处理	实时写入，支持高吞吐量的数据更新
查询方式	适合全局扫描和批量处理	快速随机读写，支持单行数据的高效查询
适用场景	离线数据处理、大规模日志分析、批量计算	实时数据访问、实时查询、时序数据、在线应用
延迟	高延迟，适合批量处理	低延迟，适合快速查询和数据更新
扩展性	水平扩展，适用于海量数据	水平扩展，适用于海量列存数据
容错性	提供高容错性，通过数据块复制机制保证数据安全	通过 HDFS 提供容错性，行级数据冗余保障数据安全

两者对小文件的处理

特性	Hadoop (HDFS)	HBase
小文件存储效率	存储小文件效率较低，因每个文件都会占用 HDFS 的一个块，而 HDFS 默认块大小较大（128MB 或 256MB），存储大量小文件会导致存储空间浪费和管理开销增加。	不适合存储大量小文件，虽然它存储在 HDFS 上，但每个文件都会变成一个单独的行，而 HBase 的设计并不优化大量小文件存储。存储小文件会造成大量的元数据管理开销。
存储方式	小文件通常会被合并或者压缩存储，以减少 HDFS 块和元数据的开销。	HBase 更适合存储大量大数据量的行数据，尤其是按列存储，而不是小文件。
解决方案	可以通过合并文件（如使用 Hadoop 的 SequenceFile 或者 Parquet 格式）来减少小文件的存储开销。	HBase 更适合存储大规模的结构化数据，使用合适的数据模式可以提高查询效率，但不适合小文件存储。
适合的场景	小文件场景中，如果合适压缩和合并，可以使用 HDFS 存储小文件，如日志文件、图像文件等。	不建议使用 HBase 存储小文件。

总结：

• Hadoop 适用于大规模的文件存储和批量处理，尤其是在处理大量非结构化数据（如日志、文本文件）时。对于小文件，它不太高效，但可以通过文件合并、压缩等方式来优化存储和性能。HDFS 适合用于存储大文件，并且支持批处理计算。

• HBase 适用于需要快速、低延迟读写操作的实时应用场景，如在线查询和时序数据。虽然 HBase 底层使用 HDFS 存储数据，但它并不适合存储大量小文件，因为存储小文件会导致元数据管理开销，且并未针对小文件进行优化。

因此，如果你的应用场景涉及大量小文件的存储，Hadoop HDFS（配合文件合并策略）会是更好的选择，而如果需要处理大量实时数据、频繁的读取和更新操作，HBase 是更合适的选择。