hbase使用lsm树并提供标准的插入/写入速率。由于lsm树的原因，对于常规写入，random不会出现在图片中。如果您正在进行批量上载，那么可以绕过预写日志（wal），直接访问内存存储区。如果您愿意，您可以使用hadoop或其他数据工具直接写入hdfs进行大批量上传。如果增加区域服务器的数量，可以提高写性能，因为这将导致更多的WAL。但是，像往常一样，它会在别的地方咬你。所以，小心点。
至于随机读取，如果块大小足够小，hbase将能够为您提供更好的性能。它将很容易找到包含您的数据的块，然后依次处理该块以获得您的数据。所以，较小的块用于随机读取，较大的块用于顺序读取。随着索引块大小的增加，较小的块会稍微影响空间约束。
还在学Cassandra。所以没有评论。

是的：fb开始构建cassandra，将其开源，然后迁移到hbase。我不太清楚为什么，但是cassandra和hbase都是很好的解决方案。
cassandra的优点是+ha（无spof）、+具有可调的一致性以及+写操作比读操作快（两者都相当快）-但是cassandra可能会增加网络流量，因为协调器节点必须与目标节点通信。-cassandra自己存储数据，而hbase默认使用hdfs。我强烈认为这是切换的原因，因为fb有大量的数据，使用hbase，他们分析数据的开销更小，但只有一个故障点。
hbase在强一致性是必需的和hadoop集成的情况下优于+但是hmaster是一个spof
是的：cassandra可以很快地按顺序写入大量数据并按顺序读取它们。由于hdfs，hbase在随机io方面非常出色。在性能比较中，cassandra的吞吐量一般略快一些；hbase在延迟时稍微快一点。从运营的Angular 来看，Cassandra非常容易维护，因为它非常可靠，并且是一个健壮的系统架构。由于需要hmaster和备用zookeeper集群，hbase很难设置，而且健壮性较差。
所以最终完全取决于你的问题。我从不介意任何人避开Cassandra；所以我觉得hbase更好。