这是一个很难回答的问题，有很多事情要考虑。
你能优化你的关系数据库吗？添加索引，对代价太大的连接进行非规范化。。。有很多路要考虑，我不是Maven。
你的数据大吗？这是非常模糊的，在rdbms和大数据之间有一个空间，你不能确定使用哪一个。rdbms仍然可以有效地处理数百万行。
你的数据需要关联吗？nosql数据库不使用关系，这对sql背景的人来说可能很难做到。有一些框架将sql提供给hbase，但一般来说，在使用大数据时使用rdbms模型是个坏主意
如果你能回答这些问题，并且你认为nosql是一种训练，那么问问你的团队他们对此有何看法。nosql数据库带来了在sql世界中永远不会遇到的问题。他们应该首先建立一个原型来了解所有这些是如何工作的，也许可以为他们提供一些培训。
总而言之：
-查找是否需要非关系数据库
-选择正确的一个（hbase真的是你需要的吗？为什么不考虑cassandra或mongodb？）

我最喜欢的一本书描述了。。

说到@whitefret的最后一点：有一种叫做cap-theorm的东西可以用来做决定。

一致性（所有节点在同一时间看到相同的数据）
可用性（每个请求都会收到一个关于它是成功还是失败的响应）
分区容差（尽管由于网络故障而进行了任意分区，系统仍能继续运行）

在这种情况下，hbase支持cp

但是，要将rdbms切换到hbase，可以使用sqoop。

像所有nosqldb一样，hbase提供了很多新特性，但遗憾的是，没有什么是免费的（甚至没有提到钱的成本）。
在hbase中，您真的应该检查您可能想要执行的所有查询是否都可以用hbase数据模型填充。需要考虑的一个重要问题是模式设计（最重要的是rowkey的模型化）。我建议你读一读这篇非常好的论文：
http://0b4af6cdc2f0c5998459-c0245c5c937c5dedcca3f1764ecc9b2f.r43.cf2.rackcdn.com/9353-login1210_khurana.pdf
我认为在hbase官方网站上可以找到对你问题的一个很好的答案。
“hbase并非适用于所有问题。
首先，确保你有足够的数据。如果您有数亿或数十亿行，那么hbase是一个很好的候选者。如果您只有几千行/百万行，那么使用传统的rdbms可能是更好的选择，因为您的所有数据都可能在单个节点（或两个）上结束，而集群的其余部分可能处于空闲状态。
第二，确保没有rdbms提供的所有额外功能（例如，类型化列、辅助索引、事务、高级查询语言等）也可以生存。例如，根据rdbms构建的应用程序不能通过简单地更改jdbc驱动程序“移植”到hbase。考虑将rdbms迁移到hbase作为一个完全的重新设计，而不是端口。
第三，确保你有足够的硬件。即使是hdfs也不能很好地处理少于5个datanode的数据（这是由于hdfs的block replication（缺省值为3）和namenode。
hbase可以在笔记本电脑上独立运行，但这只应视为一种开发配置。”
https://hbase.apache.org/book.html