HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase在数据访问速度上有显著差异，主要表现在以下方面：
HDFS在数据访问速度上的特点
- 适合场景：HDFS主要用于全表扫描的大批量数据查询，特别是在处理大文件时表现出色。它擅长顺序读、随机读和顺序写操作，尤其适合大规模数据处理。
- 访问速度：由于HDFS的设计初衷是提供高吞吐量的数据访问，它在处理大量数据时具有较高的效率，但在随机访问和实时查询方面的性能相对较差。
HBase在数据访问速度上的特点
- 适合场景：HBase适用于频繁修改数据和实时查询，尤其适合存储稀疏数据。它提供了实时读写大量结构化数据的随机访问能力，适用于需要快速查询和实时分析的场景。
- 访问速度：HBase在小到10KB的数据访问时性能最优，而大于100KB的数据访问时，由于Compaction和Split操作频繁，性能会显著下降。
HDFS与HBase的结合使用
HDFS和HBase可以结合使用，以利用它们的优势。例如，可以将小文件存储在HDFS中，而将适合HBase访问模式的大文件或需要实时访问的数据存储在HBase中。这种结合方式可以充分利用HDFS的高存储容量和HBase的实时访问能力。
综上所述，HDFS和HBase在数据访问速度上的差异主要源于它们各自的设计目标和应用场景。在选择使用哪种技术时，应根据具体的数据访问模式、数据特征以及性能需求来做出决策。