HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它是基于Google的Bigtable论文实现的，运行在Hadoop和HDFS之上。HBase可以存储海量的数据，提供高并发、低延迟的随机访问能力。那么，HBase适合存储什么样的数据呢？
一般来说，HBase适合存储以下几类数据：
1.结构化或半结构化的数据。HBase的数据模型是一个多维的稀疏表，每个单元格可以存储多个版本的值。这种模型可以灵活地表示各种结构化或半结构化的数据，例如用户信息、订单记录、日志数据等。
2.大规模的数据。HBase可以利用HDFS的分布式存储能力，将数据水平切分为多个区域（Region），并由不同的服务器（RegionServer）负责管理。这样，HBase可以支持PB级别的数据量，而且可以通过增加服务器来扩展性能和容量。
3.需要随机访问的数据。HBase采用LSM树（Log-Structured Merge Tree）作为底层的数据结构，将写入操作先缓存在内存中，然后批量写入磁盘，最后通过定期合并来优化磁盘空间和读取效率。这样，HBase可以提供毫秒级别的随机读写能力，适合实时查询、更新和删除操作。
当然，HBase也有一些局限性，不适合存储以下几类数据：
1.需要复杂查询和分析的数据。HBase不支持SQL语言和关系代数，也不支持多表连接、聚合、排序等操作。如果需要对数据进行复杂的查询和分析，可以使用Hive、Spark SQL等工具，在HBase之上构建一个逻辑层。
2.需要事务保证的数据。HBase只支持单行原子操作，不支持跨行或跨表的事务。如果需要事务保证，可以使用其他支持ACID特性的数据库，例如MySQL、PostgreSQL等。
3.需要强一致性的数据。HBase是一个最终一致性（Eventual Consistency）的系统，它不能保证在任何时刻，所有节点都能看到相同的数据状态。如果需要强一致性，可以使用其他支持线性一致性（Linearizability）或序列一致性（Sequential Consistency）的系统，例如ZooKeeper、Etcd等。