1、HDFS

* 为分布式存储提供文件系统

* 针对存储大尺寸的文件进行优化，不需要对 HDFS 上的文件进行随机读写

* 直接使用文件

* 数据模型不灵活

* 使用文件系统和处理框架

* 优化一次写入，多次读取的方式

2、HBase

* 提供表状的面向列的数据存储

* 针对表状数据的随机读写进行优化

* 使用 key-value 操作数据

* 提供灵活的数据模型

* 使用表状存储，支持 MapReduce，依赖 HDFS

* 优化了多次读，以及多次写

RDBMS 与 HBase 的对比

1、关系型数据库

结构：

* 数据库以表的形式存在

* 支持 FAT、NTFS、EXT、文件系统

* 使用 Commit log 存储日志

* 参考系统是坐标系统

* 使用主键（PK）

* 支持分区

* 使用行、列、单元格

功能：

*支持向上扩展

* 使用 SQL 查询

* 面向行，即每一行都是一个连续单元

* 数据总量依赖于服务器配置

* 具有 ACID 支持

* 适合结构化数据

* 传统关系型数据库一般都是中心化的

* 支持事务

* 支持 Join

2、HBase

结构：

* 数据库以 region 的形式存在

* 支持 HDFS 文件系统

* 使用 WAL（Write-Ahead Logs）存储日志

* 参考系统是 Zookeeper

* 使用行键（row key）

* 支持分片

* 使用行、列、列族和单元格

功能：

* 支持向外扩展

* 使用 API 和 MapReduce 来访问 HBase 表数据

* 面向列，即每一列都是一个连续的单元

* 数据总量不依赖具体某台机器，而取决于机器数量

* HBase 不支持 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability）

* 适合结构化数据和非结构化数据

* 一般都是分布式的

* HBase 不支持事务

* 不支持 Join