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第一，hbase本来就是k-v类型列式存储的非关系型数据库，基于hadoop的hdfs文件系统是为分布式而设计。因此hbase肯定依赖于hadoop的，不能脱离hadoop而存在。
第二，hbase应用在Phoenix中去做OLTP功能的实现，其实hbase也可以当成类似redis一样数据去用的，单节点其实也没有太大关系，借助于hbase的缓存，响应速度也挺快的，restful api也挺好用的。
那么回到你的问题本质上来，为什么要建hbase集群！根据以上两点，我们知道hbase依存于hadoop的hdfs文件系统。而hadoop是干嘛的，专门为大数据而设计的，大数据当然要大，姑且PB算是门槛吧，这么多数据，哪怕是k-v数据库也吃不消。PB级数据看列的数目，我见过设计好的表，60多列采用parquet存储，可以存储5到6千亿行左右数据。而传统数据库MySQL基本单一节点的话千万级别都需要一个精通B+树，懂行的DBA才能有点路子。MySQL面试咋问的？表行数太多咋办？横向切割呗，按照region(举个例子，每个公司不一样)，分布式MySQL分表分库呗，这就解决了。同样的道理，hdfs也是基于B+树实现的分布式文件系统，为了索引查询更快，hbase分布式集群当然也是必然的选择。hbase专门为此设计二级索引。
最关键一点在于，hbase基于hadoop，你不充分利用集群分布式高可用、鲁棒性，你一个节点挂了可咋办？你可是存储大数据的工具，挂了那一会儿，多少数据没了?数据涌来的时候，你要compact，一台节点这个时候只能等文件处理完毕继续工作，因为IO cpu可能时不时就警报一下，一台节点的线程和进程数目有天然限制。集群可以轻松打破这些限制，让查询并行化，更快速度的响应，更加高可用稳定，所以集群是一定要的。
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