一、产生背景
自1970年以来，关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案。大数据的出现后，好多公司实现处理大数据并从中受益，并开始选择像Hadoop的解决方案。Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化数据的处理。
Hadoop的限制
Hadoop只能执行批量处理，并且只以顺序方式访问数据。这意味着必须搜索整个数据集，即使是最简单的搜索工作。当处理结果在另一个庞大的数据集，也是按顺序处理一个巨大的数据集。在这一点上，一个新的解决方案，需要访问数据中的任何点（随机访问）单元。
Hadoop随机存取数据库
应用程序，如HBase，Cassandra，CouchDB，Dynamo和 MongoDB 都是一些存储大量数据和 以随机方式访问数据的数据库。
总结：
1、海量数据量存储成为瓶颈，单台机器无法负载大量数据。
2、单台机器IO读写请求成为海量数据存储时候高并发大规模请求的瓶颈
3、随着数据规模越来越大，大量业务场景开始考虑数据存储横向水平扩展，使得存储服务可以增加/删除，而目前的关系型数据库更专注于一台机器
二、Hbase简介
Hbase是BigTable（源码使用Java编写）版本。是Apache Hadoop的数据库，是建立在HDFS之上，被设计用来提供高可靠性、高性能、、列存储、可伸缩、多版本的NoSQL的分布式数据存储系统，实现对大型数据的实时，随机的读写访问。
Hbase依赖于HDFS做底层的数据存储，BigTable依赖于Google GFS做数据存储
Hbase依赖于Mapreduce做数据计算，BigTable依赖于Google MapReduce做数据计算
HBase依赖于Zookeeper做服务协调，BigTable依赖Google Chubby做服务协调
三、关系型数据库和非关系型数据库的典型代表
NoSQL：Hbase、redis、Mongdb
RDBMS:mysql，oracle、sqlserver，db2
四、Hbase这个NOsql数据库的要点
1、它介于NoSQL和RDBMS之间，仅能通过主键（rowkey）和主键的range([startkey,endkey))来检索数据
2、Hbase查询数据功能很简单，不支持join等复杂操作
3、不支持复杂的事务，只支持行级事务（可以通过hive支持来实现多表join等复杂操作）
4、Hbase中支持的数据类型：Byte[] (底层所有数据的存储都是字节数组)
5、主要用来存储结构化数据和半结构化的松散数据。
6、列可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间
五、Hbase中的表特点
1、大：一个表可以有上十亿行，上白袜列
2、面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(簇)独立检索。
3、稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。
4、无模式：每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增加，同一 张表中不同的行可以有截然不同的列
六、Hbase表结构逻辑视图
初次接触HBase，可能看到以下描述会懵：“基于列存储”，“稀疏MAP”，“RowKey”,“ColumnFamily”。
其实没那么高深，我们需要分两步来理解HBase, 就能够理解为什么HBase能够“快速地”“分布式地”处理“大量数据”了。
1.内存结构
2.文件存储结构
七、名词概念
假如我们有如下一张表
1、Rowkey概念
Rowkey的概念和mysql中的主键是完全一样，Hbase使用Rowkey来唯一的区分某一行的数据。
由于Hbase只支持3中查询方式：
a、基于Rowkey的单行查询
b、基于Rowkey的范围扫描
c、全表扫描
因此，Rowkey对Hbase的性能影响非常大，Rowkey的设计就显得尤为的重要。设计的时候要兼顾基于Rowkey的单行查询也要键入Rowkey的范围扫描。rowkey 行键可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，最好是 16。在 HBase 内部，rowkey 保存为字节数组。HBase 会对表中的数据按照 rowkey 排序 (字典顺序)