在处理PB级数据时，HBase相比传统RDBMS有哪些明显的优势？请结合Hadoop生态系统详细说明。

处理PB级数据时，HBase相较于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）展现出多方面的优势，这些优势主要体现在数据存储、处理能力、成本效益以及扩展性等方面。HBase作为Hadoop生态中的NoSQL数据库，专门为大数据量的存储和高效访问而设计。在分布式存储方面，HBase使用Hadoop分布式文件系统（HDFS），这是一种低成本、高可扩展性的存储解决方案，能够将数据分散存储在廉价的商用硬件上，从而在成本上拥有明显优势。HDFS的高容错性保证了数据即使在节点故障的情况下也不会丢失。

参考资源链接：[Hadoop/HBase与RDBMS：大数据时代的存储选择](https://wenku.csdn.net/doc/3hs4ishz3m?spm=1055.2569.3001.10343)

在处理能力方面，HBase提供了高效的数据读写性能，尤其是在高并发的随机访问场景下表现优异。其列式存储架构使得对特定列的读写操作更加迅速，而且在水平扩展时无需对数据进行大量的重分布。此外，HBase底层依赖于Hadoop的MapReduce框架，这为HBase提供了强大的批处理能力，能够处理大量数据的复杂分析任务。

成本效益方面，HBase与RDBMS相比，不需要高昂的许可证费用，且在扩展大规模数据存储时的边际成本较低。HBase集群的管理也相对简单，不需要对每台机器进行复杂的配置和优化。尽管HBase在事务一致性方面相比传统RDBMS有所牺牲，但其设计的初衷是为了满足大规模数据处理的高吞吐量和可扩展性需求，因此对于需要存储和分析海量数据的应用场景，HBase是一种非常具有成本效益的解决方案。

在应对数据量爆炸性增长时，HBase在扩展性方面的表现尤为突出。RDBMS在水平扩展时面临诸多挑战，如复杂的分片策略、高昂的维护成本以及有限的性能扩展能力。而HBase则可以在不停机的情况下动态地添加更多的服务器到集群中，实现无缝扩展，从而轻松应对数据量的快速增长。

总的来说，HBase在处理PB级数据时，其在存储成本、扩展性、读写性能以及批处理能力方面的优势，使其成为处理大规模数据集的首选数据库。这些优势在《Hadoop/HBase与RDBMS：大数据时代的存储选择》一书中得到了详细的探讨和阐释，推荐感兴趣的读者深入阅读以获得全面的理解。

参考资源链接：[Hadoop/HBase与RDBMS：大数据时代的存储选择](https://wenku.csdn.net/doc/3hs4ishz3m?spm=1055.2569.3001.10343)