一、Hbase是一个开源的、分布式、面向列的存储模型
二、Hbase体系结构：
遵从简单的主从服务器架构，由HRegion Server群、Hbase Master服务器组成，Hbase Master负责管理所有的HRegion Server，通过zookeeper协调，Hbase逻辑上的表会被划分成多个Region,然后存储到Region Server群中，Hbase Master中存储的是数据到HRegion Server的映射。
1、Hbase Client使用Hbase的RPC机制与Hregion Server、Hbase Master通信，对于管理类的操作，Client与Master使用RPC通信，对于一些数据的读写操作，Client与Server通过RPC通信。
2、HMaster:
主要任务就是告诉每台HRegion Server它要维护哪些Region。
当一台新的HRegion Server登录到Master中时，Master会告诉它等待分配数据，如果一个Region死机时，Master会把它的数据标记为未分配，然后再将数据分配到其它的Server中去。
Hbase中可以启动多个HMaster来解决单点故障的问题。
3、HRegion:
当表数据超过设置值时，Hbase会自动将表划分成不同的区域，在物理上，一张表被划分成了多个块，每个块就是一个Region，我们用表名+开始/结束键来区分每个Region，一个Region会保存表里某段连续的数据，一张完整的表格是保存在多个HRegion里。
4、HRegionServer:
主要负责相应用户IO请求，向HDFS中读写数据，管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应table中一个region.
HRegion由多个HStore组成，每个HStore对应table中的一个Column Family的存储，HStore由两部分组成：
(1)MemStore:用户写入数据首先会放入MemStore，当一个MemStore满了以后会flush成一个StoreFile，当StoreFile数量达到一定阀值以后，会出发Compact合并操作，并将多个StoreFile合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，可以看出HBase其实只有增加数据，
所有的更新和删除操作都是后续的Compact操作完成的，当StoreFile大小查过设定阀值时会出发Split操作，会把当前的Region Split成两个Region，父Region下线，新分配出的两个子Region会被HMaster分配到相应的HRegion Server中去。
(2)StoreFiles
5、HLog:
每个HRegion Server中都有一个HLog对象，每次用户写数据到MemStore中的时候也会写一份数据到HLog，当HRegion Server意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，然后将HLog中不同Region的数据进行拆分，分别放到不同Region的目录下
6、HBase存储格式：
HFile：HBase中key value格式的数据的存储格式，hadoop的二进制格式文件，StoreFile的底层就是HFile。
HLogFile：wal的存储格式，物理上是hadoop中的sequence file。
7、ROOT、META表：
用户region表元数据存储在META表中，为了定位META表中各个Regions的位置，把META表中所有regions的元数据存储在ROOT表中，最后由zookeeper记录ROOT表的位置信息，客户端访问数据时首先zookeeper获得ROOT位置，然后访问ROOT获得META表位置，最后由META表中数据确定用户
数据的存放位置，而且ROOT表永远不会被切割，永远都是一个Region，而且META表的所有Region都存放在内存中。
三、HBase数据模型：
分布式数据库，类似于是一个长期存储在硬盘上、多维度的、排序的映射表，表的索引是：行关键字+列关键字+时间戳，而且数据都是字符串，没有其它类型。
四、HBase安装：
1、下载HBase，注意HBase的版本要与Hadoop版本一致，比如Hadoop2.2我安装的HBase版本是0.98.17-hadoop2，版本不一致启动的时候会报错。
2、解压，修改如下配置文件：
(1)hbase-env.sh:增加如下配置内容：
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.6.0_25
export HBASE_MANAGES_ZK=true
export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-0.98.17-hadoop2
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.2.0
(2)hbase-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>hbase.master.maxclockskew</name>
<value>180000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://hadoop-kf100.jd.com:8020/hbase</value>//注意：与hadoop namenode端口一样
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master</name>
<value>hadoop-kf100.jd.com:6000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>192.168.157.100,192.168.157.101,192.168.157.103</value>--zookeeper数量必须是奇数
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>/home/${user.name}/tmp/zookeeper</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
(3)regionservers:
将子节点host添加进去，操作方法同hadoop的slaves文件
3、配置完后先启动zookeeper，然后启动hbase：
sh hbase-daemon.sh start master--启动master
sh start-hbase.sh-启动子节点的regionserver
4、配置完后在浏览器输入hadoop-kf100.jd.com:60010/master.jsp可以看见hbase的集群资源情况