HBase和HDFS都是基于Hadoop生态系统的分布式存储系统，它们都可以处理海量的数据，但是它们之间也有很多不同之处。本文将从数据模型、存储结构和应用场景三个方面来对比HBase和HDFS的异同，并给出一些选择建议。
数据模型
HBase是一个分布式的列式数据库，它可以存储结构化或半结构化的数据，每条记录由行键、列族、列限定符和值组成，每个列族可以有多个列限定符，每个列限定符可以有多个版本的值。HBase支持随机读写、范围查询、过滤器等操作，也支持MapReduce、Spark等计算框架。
HDFS是一个分布式的文件系统，它可以存储任意格式的数据，每个文件由多个块组成，每个块由多个副本分布在不同的节点上。HDFS支持顺序读写、追加写等操作，也支持MapReduce、Spark等计算框架。
存储结构
HBase是一个LSM树（Log-Structured Merge Tree）结构的数据库，它将内存中的数据定期刷写到磁盘上形成不可变的文件（HFile），并通过合并（Compaction）来减少文件数量和重复数据。HBase还维护一个元数据表（META）来记录每个区域（Region）的位置信息，以及一个写前日志（WAL）来保证数据的持久性。
HDFS是一个B+树（B-Tree Plus）结构的文件系统，它将文件名和属性信息存储在一个元数据服务器（NameNode）上，将文件内容分成固定大小的块（Block）存储在多个数据服务器（DataNode）上。HDFS还维护一个编辑日志（EditLog）和一个镜像文件（FsImage）来记录元数据的变化，以及一个检查点（Checkpoint）机制来保证元数据的一致性。
应用场景
HBase适合于需要实时查询、更新和分析的场景，例如在线推荐、社交网络、消息队列等。HBase可以提供毫秒级别的响应时间，支持高并发和低延迟的访问，也可以支持批量处理和流式处理。
HDFS适合于需要离线批处理、分析和挖掘的场景，例如日志分析、数据仓库、机器学习等。HDFS可以提供高吞吐量和高可靠性的存储服务，支持大规模并行处理和扩展性。
选择建议
在选择HBase或者HDFS作为存储方案时，需要考虑以下几个因素：
1.数据特征：如果数据是结构化或半结构化的，并且有明确的主键或索引字段，那么可以选择HBase；如果数据是非结构化或多结构化的，并且没有明确的主键或索引字段，那么可以选择HDFS。
2.业务目标：如果业务需要实时或近实时的查询、更新和分析，并且对响应时间和并发性有较高要求，那么可以选择HBase；如果业务需要离线或周期性的批处理、分析和挖掘，并且对吞吐量和可靠性有较高要求，那么可以选择HDFS。
3.系统资源：如果系统有足够的内存和磁盘空间，并且可以承受较高的维护成本，那么可以选择HBase；如果系统有限的内存和磁盘空间，并且希望降低维护成本，那么可以选择HDFS。