HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase是Hadoop生态系统中的两个关键组件，它们各自在大数据处理和存储方面发挥着重要作用。以下是它们的主要应用场景：
HDFS的应用场景
- 大数据存储：HDFS适用于存储大量结构化和非结构化数据，如网站日志、传感器数据等。它通过分布式方式实现高容错性，适合Hadoop离线数据分析。
- 批量处理：HDFS适合高吞吐量、而不适合低时间延迟的访问。它更加适合写入一次，读取多次的应用场景，如GB、TB甚至PB级数据。
HBase的应用场景
- 实时数据存储和查询：HBase提供了高可靠性、高性能的随机实时读写操作，适合处理超大规模的非结构化和半结构化数据。例如，Facebook使用HBase来存储用户行为数据和实时推荐。
- 社交网络：在社交网络应用中，HBase能够处理用户生成的数据量巨大且增长迅速的情况，提供高并发的读写操作和快速的查询响应。
- 物联网(IoT)：HBase适用于存储和检索大量实时生成的日志数据，如船舶GPS信息，每天有千万左右的数据存储。
HDFS和HBase的结合使用，可以充分利用它们的优势，实现从大规模数据存储到实时数据访问的高效数据处理流程。