上传到Hbase后数据大小减小

是因为Hbase采用了列式存储的方式，相比于传统的行式存储，可以更高效地存储和压缩数据。

Hbase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，它基于Hadoop的HDFS存储系统，适用于大规模数据的存储和处理。在Hbase中，数据以表的形式组织，每个表包含多个行和列族。每个列族可以包含多个列，而每个列可以存储多个版本的数据。

当数据上传到Hbase后，Hbase会对数据进行压缩和编码，以减小数据的存储空间。具体的压缩算法可以根据需求进行配置，常见的压缩算法包括Snappy、LZO、Gzip等。这些压缩算法可以根据数据的特点选择最适合的压缩方式，从而进一步减小数据的大小。

通过列式存储，Hbase可以将同一列的数据存储在一起，这样可以提高数据的压缩率。相比于行式存储，列式存储可以更好地适应大规模数据的读取和分析需求。同时，Hbase还支持数据的分区和分布式存储，可以实现数据的高可用性和水平扩展。

对于上传到Hbase后数据大小减小的应用场景，可以包括大规模数据的存储和分析，例如日志分析、用户行为分析、实时数据处理等。通过Hbase的列式存储和压缩技术，可以有效地减小数据的存储空间，提高数据的读取和分析效率。

腾讯云提供了一系列与Hbase相关的产品和服务，例如TDSQL for Hbase、Hbase on CynosDB等。这些产品可以帮助用户快速搭建和管理Hbase集群，提供高可用性和高性能的数据存储和分析能力。更多关于腾讯云Hbase产品的介绍和详细信息，可以参考腾讯云官方网站的相关文档和链接：

• TDSQL for Hbase产品介绍
• Hbase on CynosDB产品介绍