HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统
HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统
HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据
HBASE利用Zookeeper作为协同服务。
Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单
Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便
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hdfs是适于存储大容量文件的分布式文件系统 |
hbase是建立在hdfs上的数据库 |
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hdfs不支持快速单独记录查找 |
hbase提供较大的表快速查询 |
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高延迟 |
低延迟记录访问 |
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数据只能顺序访问 |
1.1. 与传统数据库的对比
1、传统数据库遇到的问题：
1) 数据量很大的时候无法存储
2) 没有很好的备份机制
3) 数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑
2、HBASE优势：
1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑
2）数据存储在hdfs上，备份机制健全
3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。
hbase表优点：
大：一个表可以有数亿行，列
无模式：每一行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的添加，同一张表中的不同行可以有不同的列
面向列：列可以独立检索
稀疏：空（null）不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏
数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本自动分配是插入数据时的
时间戳
数据类型单一：hbase中的数据都是字符串，没有类型
缺点：
不支持条件查询，只支持按照row key来查询
暂时不支持master server的故障切换，当master宕机后，整个存储系统挂掉
补充:
- 数据类型，Hbase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理，它只保存字符串。而关系数据库有丰富的类型和存储方式。
- 数据操作：HBase只有很简单的插入、查询、删除、清空等操作，表和表之间是分离的，没有复杂的表和表之间的关系，而传统数据库通常有各式各样的函数和连接操作。
- 存储模式：HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件时分离的。而传统的关系型数据库是基于表格结构和行模式保存的
- 数据维护，HBase的更新操作不应该叫更新，它实际上是插入了新的数据，而传统数据库是替换修改
- 可伸缩性，Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的，所以它能够轻松增加或减少硬件的数量，并且对错误的兼容性比较高。而传统数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能
hbase数据模型：
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row key |
time stamp |
column family |
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id |
name |
age |
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id:1001 |
name:lisa |
age:21 |
||
row key:是字节数组，是表中每条记录的主键，table中的记录按照row key进行排序
column family：列簇拥有一个名称，table在水平方向上可以有一个或者多个列簇，每个列簇包含一个或者多个相关列（column），支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型
（version number）timestamp:默认是时间戳，用户可自定义
列簇由多个列组成，无需定义列的数量以及类型，支持动态扩展
随着table的数据内容增加，会被分成多个regions，每一个被分配到不同的regionserver进行管理
两张特殊的表MATE和ROOT
l MATE记录用户表的region信息，可以有多个region
l ROOT记录META表的region信息，只有一个region
zookeeper记录着ROOT表的location
用户访问数据过程：
Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，不过client端会做cache缓存。
zookeeper在hbase中的作用
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Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态 通过选举，保证任何时候，集群中只有一个master，Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册 存贮所有Region的寻址入口 实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给Master 存储HBase的schema和table元数据 默认情况下，HBase 管理ZooKeeper 实例，比如， 启动或者停止ZooKeeper Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障 |
Hmaster
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：
- 管理用户对table的增、删、改、查操作
- 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
- 在Region Split后，负责新Region的分配
- 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移
HregionServer
主要负责响应用户的I/O请求，向hdfs中读写数据，是hbase中最核心的模块
hbase的存储：
Hstore由memstore和storefile组成
用户写入数据会先放到memstore，当memstore满了以后会flush成一个storefile
当多个storefile增加到阈值会触发compact 合并操作，合并成一个storfile，这个过程中会进行版本合并和数据删除
Hlog对象
每个HregionServer都有一个Hlog对象
每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中
当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复