HBase 曾是大数据存储领域的标杆之一，凭借其强大的分布式、列式存储和高扩展性，广泛应用于电商、社交网络、金融等需要海量数据管理的场景。然而，近年来 HBase 的使用确实在减少，这主要是因为数据技术栈的演变和用户需求的变化。以下是一些主要原因：
1. 复杂的运维和管理成本
- HBase 的部署和管理要求较高，需要精通 Hadoop 和 Zookeeper 的运维团队，这对小型公司或不具备大数据运维团队的企业来说是很高的门槛。
- HBase 的数据恢复、备份和集群管理复杂性较高。相比之下，新兴的数据存储解决方案（如 Apache Cassandra、Elasticsearch、ClickHouse）提供了更便捷的运维工具和自动化管理特性，使其在易用性和管理成本上更有优势。
2. 实时数据处理的需求提升
- HBase 的数据写入速度高，但其对低延迟实时查询的支持并不理想，特别是在复杂查询上存在性能瓶颈。如今，随着对数据实时处理需求的增加，用户更倾向于选择支持实时查询和分析的数据库，比如 Apache Druid、ClickHouse，以及更轻量级的 NoSQL 数据库（如 Redis、MongoDB）。
- HBase 偏向批量处理和数据积累的业务需