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。HBase可以运行在Hadoop的分布式文件系统（HDFS）之上，提供对海量结构化和半结构化数据的随机实时读写访问。HBase在很多场景下都有广泛的应用，例如搜索引擎、社交网络、推荐系统等。其中，一个重要的应用场景就是存储海量小文件。
什么是海量小文件？一般来说，指的是文件数量很多，但是每个文件的大小很小，比如几KB或者几十KB。这种类型的文件在很多领域都有产生，例如日志分析、图片处理、文本挖掘等。为什么要用HBase来存储海量小文件呢？这是因为传统的文件系统，比如HDFS，对于海量小文件的存储和处理都有很大的挑战。
首先，HDFS是以块为单位存储数据的，每个块默认大小为128MB。如果一个文件小于一个块，那么它会占用整个块的空间，造成空间浪费。如果一个文件大于一个块，那么它会被切分成多个块，分散在不同的节点上，增加了网络传输和IO开销。其次，HDFS是以文件为单位管理元数据的，每个文件都会在NameNode上占用一定的内存空间。如果有海量小文件，那么NameNode就会面临内存压力和性能下降的问题。最后，HDFS是以批处理为主的模式，对于实时访问和修改海量小文件并不适合。
那么，HBase如何解决海量小文件的存储问题呢？HBase的核心概念是表（Table），表由行（Row）和列（Column）组成。每个表都有一个行键（Row Key），用来唯一标识一行数据。每个列都属于一个列族（Column Family），列族是表结构中定义好的属性，用来划分不同类型的数据。每个列还有一个列限定符（Column Qualifier），用来进一步细分数据。每个单元格（Cell）都有一个时间戳（Timestamp），用来记录数据版本。HBase将表中的数据按照行键范围划分成多个区域（Region），每个区域由一个RegionServer负责管理。RegionServer将区域中的数据存储在本地磁盘上，形成多个存储文件（StoreFile）。StoreFile有两种格式：一种是内存中的写前日志（WAL），用来记录数据变更；另一种是磁盘上的排序不可变文件（HFile），用来持久化数据。
通过这种设计，HBase可以实现以下几点优势：
1.HBase可以将海量小文件转化为表中的行和列，并按照行键范围进行分区和负载均衡，避免了HDFS中块和文件数量过多导致的空间浪费和元数据压力。
2.HBase可以将表中的数据按照列族进行分组和存储，只读取和写入需要的数据，减少了网络传输和IO开销。