在hadoop生态圈里，hbase可谓是鼎鼎大名。江湖传言，hbase可以实现数十亿行X数百万列的实时查询，可横向扩展存储空间。如果传言为真，那得好好了解了解hbase。本文从概念上介绍hbase，稍微有点抽象，但这是学习hbase必须要了解的基础理论；如果想直接了解hbase的实操内容，可跳过本博文。
二、hbase介绍
先看看hbase官方的介绍：hbase是hadoop数据库，是一个分布式的，可扩展的大数据存储库；当需要对大数据进行随机，实时读/写访问时，可以使用hbase数据库；hbase的目标是在商业硬件集群上托管非常大的表-数十亿行X百万列；hbase是一个开源的、分布式的、版本化的非关系型数据库，模仿Google的bigtable；正如bigtable利用Google文件系统提供分布式数据存储一样，hbase在hadoop和hdfs上提供类似的功能。
通俗来说：
1、Hbase是一个在HDFS（也可以是普通文件系统）上开发的面向列的分布式数据库，如果需要实时地随机访问超大规模数据集，可以使用HBASE。
2、Hbase能够简单的通过增加节点来达到现行扩展。
3、Hbase不是关系型数据库，不支持SQL。
三、hbase的基本概念
1、Hbase表中的单元格（cell）有版本号，默认情况下自动分配版本号，为数据插入Hbase表单元格的时间戳，单元格的内容是未经解释的字节数组。
2、Hbase中的行是根据键（row key）进行排序的。
3、Hbase中只允许主键建立索引，可以通过几种策略来优化其他字段的查询性能。
4、建表时必须先指定列族，表建好之后列族不可增加，列族中的列可以根据实际需要增加。
5、物理上，所有列族成员都在一起存储，由于调优都是居于列族的，所以所有列族成员都应该有相同的访问模式和大小特征。
6、区域：
①、hbase自动把表水平划分成区域，每个区域由它所属的表、所包含的第一行和最后一行（不包括）三个属性来表示；
②、区域是在hbase集群上分布数据的最小单位；
③、一个太大的而无法放在单台服务器上的表会被放到服务器集群上，其中每个节点都负责管理表所有区域的一个
7、加锁：无论设计多少列，hbase对行的更新都是“原子的”。
四、hbase的作用
1、海量数据存储：能够存储百亿行数据和百万列数据。
2、准实时查询：能够在百毫秒内返回查询数据。
五、hbase的特点
1、容量大：Hbase单表可以有百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数量级都非常具有弹性。（一般关系型数据库行在500万以下，列在30列一下。）
2、面向列：Hbase是面向列的存储和权限控制，并支持独立检索。列式存储，其数据在表中按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段时，能大大减少读取的数据量。（实时动态增加列；单独对某一列做一些操作）
3、多版本：Hbase每一列的数据存储有多个Version。
4、稀疏性：为空的列并不占用存储空间，表可以设计得非常稀疏。
5、扩展性：底层依赖于hdfs。如果磁盘空间不够时，增加datanode节点或增加datanode节点的存储即可。
6、高可靠性：WAL机制保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据丢失：Replication机制保证了在集群出现严重问题时，数据不会发生丢失或损坏。而且Hbase底层使用hdfs，hdfs本身也有备份机制。
7、高性能：底层的LSM数据结构和Rowkey有序排列等架构上的独特设计，使得Hbase有非常高的写入性能。region切分、主键索引和缓存机制使得Hbase在海量数据下具备一定的随机读取性，该性能针对Rowkey的查询可以达到毫秒级别。
六、hbase与关系型数据库的简要比较
七、hbase架构
hbase架构图如下图所示：
Master
Master负责监视集群中的所有RegionServer实例、转移故障RegionServer、划分区域，并且是所有元数据更改的接口。在分布式集群中，Master通常运行在NameNode上运行。集群中可以存在多个Master（multi-Master），但是只有一个Master处于活跃状态（active），其他Master处于备份状态（Backup），如果活跃Master宕机或者发生异常，将从备份Master中选举出新的活跃Master来接管集群。
hdfs