一、背景介绍
我们生活在一个互联网的时代，这个时代的特点是，无论任何事情，只要我们想知道，都可以通过互联网迅速的检索到问题的答案，并且答案是有用的，并非常切合我们的需要。
因此，很多公司都开始致力于提供更加有针对性的，个性化的服务。因为这种能力会直接影响公司在商业上的成败
为什么以前我们没有出现这样的服务呢？是因为我们不需要这些信息？还是其他原因呢？
因为以前缺乏“划算”的方式来存储所有信息。因此，公司可能会忽略掉某些数据源，但这种方式站在今天，会让公司失去竞争力，因为大数据时代的到来，今天的我们不仅只关心“开始”与“结束”，我们更关心中间的过程。
通过将相应“过程”信息存储在计算机中，我们可以利用新机器学习算法的引入，收集更多数据需求，为我们的客户提供更切合需求的定制化服务，真正实现“私人定制”的目标；
而实现这一切的“起点”，首先需要解决的就是——“存” 。
二、Hbase
Hbase和Hadoop都是Apache软件基金会下的顶级子项目。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术思想来源于Google发表的“Bigtable”论文；
HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
三、优势对比
传统关系型数据库的缺陷：
1、高并发读写的瓶颈
2、可扩展性的限制
3、数据量大的查询的负面影响
4、复杂SQL查询的弱化
非关系型数据库的优势：
1、可扩展性强
2、并发性能好
3、数据模型灵活
四、应用领域
2006年底由PowerSet 的Chad Walters和Jim Kellerman 发起，2008年成为Apache Hadoop的一个子项目，目前，Hbase和Hadoop都是Apache基金会下的顶级项目。
国外应用：Facebook、Yahoo、Adobe、Twitter、Trend Micro、ebay。
国内应用：阿里巴巴、苏宁、京东、腾讯、百度、新浪、人人网、中国移动、乐视、优酷、联想。
学科领域的应用：金融、生物信息学、智能电网、销售、基因组学、移动电话服务、军事、环境工程。
五、Hbase与Hadoop
Hbase是搭建在Hadoop之上的，Hbase可单独使用，即只做存储功能，也可与Hadoop可实现无缝集成。
存放在Hbase的数据可直接通过Hadoop来进行分析，Hadoop分析后的结果可直接写入Hbase中。
HDFS(Hadoop Distributed File System)只是一个存储空间，Hbase是一个内存数据库，Hbase中的表、索引等是存在HDFS之上的，总而言之，Hbase所有数据文件在HDFS上存储。
六、应用场景
1、大数据量且有快速随机访问的需求
2、数据容量的横向扩展
3、业务场景简单，不需要关系数据库中很多特性（例如事务，连接等等）
4、需要很高的读写吞吐量
5、存储结构化和半结构化的数据