HBase的append操作，即追加操作，是HBase中常见的操作之一，它允许在现有数据后面追加新的内容。这种操作在日志记录等场景中特别有用。资源占用的具体数量可能会受到多种因素的影响，包括数据量大小、集群配置、读写策略等。
HBase Append操作资源占用
- 磁盘I/O： Append操作首先会将数据写入Write-Ahead Log (WAL)，然后是MemStore，最后是HFile。这个过程涉及到磁盘的写入，因此会占用一定的磁盘I/O资源。
- 内存： MemStore是HBase中用于存储新写入数据的内存区域，当MemStore达到一定阈值时，数据会被刷新到磁盘。因此，Append操作会占用额外的内存资源，尤其是在高并发写入场景下。
- CPU： Append操作涉及到数据的序列化、WAL的写入、MemStore的管理等，这些过程都需要CPU资源的参与。
HBase Append操作性能影响
- 写入性能： Append操作是HBase写入数据的主要方式之一，其性能直接影响到HBase的整体写入性能。在高并发写入场景下，合理的配置和优化可以显著提高Append操作的性能。
HBase的优点和缺点
- 优点：可伸缩性、可靠性、高性能、灵活性、多版本控制、实时查询。
- 缺点：数据一致性、配置和维护成本高、不支持事务、缺乏SQL支持。
综上所述，HBase的append操作会占用一定的磁盘I/O、内存和CPU资源，其性能受到数据量、集群配置和读写策略的影响。同时，HBase在可伸缩性、可靠性、高性能等方面具有明显优势，但也存在数据一致性、配置和维护成本高等缺点。
