hbase的特点
1)hbase适合存储海量数据,是一个分布式的，基于列式存储的数据库，基于hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。
2)hbase 适合存储半结构化或非结构化的数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按照一个概念去抽取的数据。
3),稀疏主要是针对Hbase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列,hbase为null的数据不会被存储
4)基于的表包含rowKey，时间戳和列族，新写入数据时，时间戳更新，同时可以查询到以前的版本
5）易扩展 , hbase是主从结构，hmaster作为主节点，hregionServer作为从节点, 通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力
hbase的各个角色以及功能
1)HMaster
为RegionServer分配Region
维护整个集群的负载均衡
维护集群的元数据信息
发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer上
当RegionSever失效的时候，协调对应Hlog的拆分
2)HregionServer
HregionServer直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：
管理master为其分配的Region
处理来自客户端的读写请求
负责和底层HDFS的交互，存储数据到HDFS
负责Region变大以后的拆分
负责Storefile的合并工作
3）HDFS
HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用（Hlog存在HDFS）的支持，具体功能概括如下：
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本，保证高可靠和高可用性
4)其他组件
Write-Ahead logs:数据会先写在Write-Ahead logfile，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建
Region:Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。
Store:HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族
MemStore:就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对
HFile:这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。StoreFile是以HFile的形式存储在HDFS的。
hbase的数据结构
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。cell中的数据是没有类型的，全部是字节数组形式存贮。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。
每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供 了两种数据版本回收方式。
一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段 时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。
hbase的存储机构
Hbase 中的每张表都通过行键(rowkey)按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个 HRegion 超过 256M 就要被分割成两个，
由 HRegionServer 管理，管理哪些 HRegion由 Hmaster 分配。 HRegion 存取一个子表时，会创建一个 HRegion 对象，
然后对表的每个列族（Column Family）创建一个 store 实例，每个 store 都会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应，
每个 StoreFile 都会对应一个 HFile， HFile 就是实际的存储文件，因此，一个 HRegion 还拥有一个 MemStore 实例。
hbase的读流程
1）Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息；
2）根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息；
3）找到这个region对应的regionserver；
4）查找对应的region；
5）先从MemStore找数据，如果没有，再到BlockCache里面读；
6）BlockCache还没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)
hbase的写流程
1）Client向HregionServer发送写请求；
2）HregionServer将数据写到HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复；
3）HregionServer将数据写到内存（MemStore）；
4）反馈Client写成功。
hbase的suffer过程
当MemStore数据达到阈值（默认是128M，老版本是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除HLog中的历史数据；并将数据存储到HDFS中；
hbase的优化
mster高可用
Row Key设计
列族的设计
预分区 提前把分区规划好,提高hbase性能
内存优化 :因为GC过程持续太久会导致RegionServer处于长期不可用状态
Time To Live
多HTable并发写
多HTable并发读
Blockcache ！！！常用，设置读缓存，在服务器端
hbase的rowkey设计
hbase和hive的区别和联系
共同点：1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop,hdfs作为底层存储
区别： 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReducejobs编写工作的批处理系统，
HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
3.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop
4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
5.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。
6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行
7.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
8.hbase是列存储。
9.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
10.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。
hbase的scan和get
1.按指定RowKey 获取唯一一条记录， get方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get）Get 的方法处理分两种 : 设置了 ClosestRowBefore 和没有设置的 rowlock .主要是用来保证行的事务性，即每个 get 是以一个 row 来标记的.一个 row 中可以有很多 family 和 column.
2.按指定的条件获取一批记录， scan 方法(org.apache.Hadoop.hbase.client.Scan)实现条件查询功能使用的就是 scan 方式.1)scan 可以通过 setCaching 与 setBatch 方法提高速度(以空间换时间)； 2)scan 可以通过 setStartRow 与 setEndRow 来限定范围([start， end]start 是闭区间， end 是开区间)。范围越小，性能越高。3)scan 可以通过 setFilter 方法添加过滤器，这也是分页、多条件查询的基础。
3.全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录
Hbase实战
启动hbase start-hbase.sh stop-hbase.sh 别忘了zookeeper zkServer.sh start
进入hbase hbase shell
list 列出所有表
scan表信息 scan 'student',{STARTROW=>'0001',STOPROW =>'0003'}
上传数据 put 'student','0002','info:sex','nan'
put 'student','0002','info:name','cc2'
get数据 get 'student','0001'