总的来说，虽然HDFS提供了大规模数据存储的基础设施，但是HBase作为Hadoop生态系统中一种特殊的NoSQL数据库，它能够提供更高效的数据存储、查询和分析能力。因此在处理大规模数据时，HBase和HDFS的配合使用能够更好地满足需求。
他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。Hbase与HDFS的性质和属性。Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。
HBase选用来应对大数据量存储与实时访问需求。其高可靠性、高性能和优秀可伸缩性使得它在处理大规模数据时表现出色。基于Hadoop生态系统构建，HBase能够与HDFS、MapReduce等组件无缝集成，实现高效的数据存储和处理。它支持高并发与低延迟，满足实时数据获取需求，并能通过增加或减少节点实现横向扩展。
选择合适的文件格式，如 Avro、Parquet、ORC 等，可以显著提升数据加载、查询与存储的效率。Avro 格式以其 JSON 格式存储模式、二进制紧凑存储、语言中立的数据序列化能力、对模式演变的强大支持等特点，成为数据湖中存储数据的理想选择。
常见的存储格式有Parquet（适合数据分析）、ORC（Hive特有）、TextFile（简单但效率低）、SequenceFile（Hadoop API兼容）和AVRO（灵活且支持多种功能）。压缩格式的选择同样关键，常见的有Deflate、Snappy、ZLib、Gzip、BzipLZ4和LZO等。
AVRO是一种基于行的文件格式，常用于Hadoop之外的环境，如Kafka系统。ORC文件格式适用于读取密集型场景，并支持ACID事务，常与Hive组件一起使用。Parquet采用列格式，支持复杂的嵌套结构、高效压缩和编码方案，非常适合一次写入、多次读取的分析任务，尤其与Spark配合使用效果最佳，是Spark的默认格式。
常见的存储格式有Parquet（适合数据分析）、ORC（Hive特有）、TextFile（简单但效率低）、SequenceFile（Hadoop API兼容）和AVRO（灵活且支持多种功能）。压缩格式的选择同样关键，常见的有Deflate、Snappy、ZLib、Gzip、BzipLZ4和LZO等。
行式存储（OLTP），如同积木般按行堆积，适用于频繁的写入操作，如关系型数据库。而列式存储（OLAP）则以列为主导，便于数据分析，特别适合读取密集型场景，比如数据仓库（DW）和数据湖（DA）。为了兼顾不同查询性能，我们还引入了混合存储，巧妙融合了两者的优势，以适应各种查询需求。
默认格式 TextFile 以行存储方式，数据未做压缩，导致磁盘占用大、解析开销高。虽然支持 Gzip、Bzip2 等压缩方式，但压缩后的文件不支持 split，Hive 无法对数据进行并行操作。反序列化过程繁琐，效率低下。SequenceFile 是一种二进制文件格式，同样支持行存储，具备压缩、分割等优点。
大数据领域中，文件格式的选择对数据处理效率和存储成本有着重要影响。常见的文件格式包括行格式、列格式、AVRO、ORC、以及Parquet。行格式将同一行的数据相邻存储，适用于大量写入操作，成本较低，但读取效率可能低下。