hbase海量小图片存取策略

HBase适合存储大规模的结构化数据，但是对于海量小图片存储和访问来说，不是很适合。因为HBase是基于HDFS的分布式存储系统，而HDFS对于小文件的存储和访问效率较低。

针对海量小图片存储和访问的需求，可以考虑以下策略：

使用分布式文件系统：如HDFS、Ceph等，这些系统可以存储海量小文件，并且支持多节点并发访问。
图片压缩和缓存：对于小图片可以进行压缩存储，减小存储空间的占用。同时可以使用缓存技术，将热门的图片缓存在内存或者SSD等快速存储介质中，提高访问速度。
分片存储：将图片进行分片存储，每个分片的大小适当，可以提高存储和访问效率。同时可以将分片存储在不同的节点上，实现负载均衡和数据冗余。
图片服务：提供专门的图片服务，通过URL访问图片，服务端根据图片的ID获取存储位置，然后进行读取和传输。这种方式可以实现图片的动态裁剪、缩放、水印等处理，并且可以通过CDN等技术实现全球加速。

总之，针对海量小图片存储和访问的需求，需要根据具体情况选择合适的存储和访问策略，综合考虑存储空间、访问速度、数据冗余和可扩展性等因素。