01、HBase 概述
HBase 概述
HBase是[Hadoop][]的生态系统，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果你需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，请考虑使用HBase！
HBase作为Google Bigtable的开源实现，Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统类似，则HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google通过运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，同样，HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用[Zookeeper][]作为对应。
HBase处理数据
虽然Hadoop是一个高容错、高延时的分布式文件系统和高并发的批处理系统，但是它不适用于提供实时计算；HBase是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS分布式文件系统上，由HDFS保证期高容错性，但是再生产环境中，HBase是如何基于hadoop提供实时性呢？ HBase上的数据是以StoreFile(HFile)二进制流的形式存储在HDFS上block块儿中；但是HDFS并不知道的HBase用于存储什么，它只把存储文件认为是二进制文件，也就是说，HBase的存储数据对于HDFS文件系统是透明的。
HBase与HDFS
在下面的表格中，我们对HDFS与HBase进行比较：
| HDFS | HBase |
|---|---|
| HDFS适于存储大容量文件的分布式文件系统。 | HBase是建立在HDFS之上的数据库。 |
| HDFS不支持快速单独记录查找。 | HBase提供在较大的表快速查找 |
| HDFS提供了高延迟批量处理;没有批处理概念。 | HBase提供了数十亿条记录低延迟访问单个行记录（随机存取）。 |
| HDFS提供的数据只能顺序访问。 | HBase内部使用哈希表和提供随机接入，并且其存储索引，可将在HDFS文件中的数据进行快速查找。 |
HBase 数据模型
HBase通过表格的模式存储数据，每个表格由列和行组成，其中，每个列又被划分为若干个列族（row family），请参考下面的图：
现在我们来看看HBase的逻辑数据模型与物理数据模型（实际存储的数据模型）：
逻辑数据模型：
物理数据模型：
HBase 架构
下图显示了HBase的组成结构：
通过上图我们可以得出Hbase中的每张表都按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个HRegion超过 256M 就要被分割成两个，由 HRegionServer管理，管理哪些HRegion由HMaster分配。
现在我们来介绍一下HBase中的一些组成部件以及它们起到的作用：
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Client：包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问。
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Zookeeper：HBase依赖Zookeeper，默认情况下HBase管理Zookeeper实例（启动或关闭Zookeeper），Master与RegionServers启动时会向Zookeeper注册。Zookeeper的作用如下：
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保证任何时候，集群中只有一个master
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存储所有Region的寻址入口
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实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给master
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存储HBase的schema和table元数据
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HRegionServer：用来维护master分配给他的region，处理对这些region的io请求；负责切分正在运行过程中变的过大的region。
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HRegion：HBase表在行的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region，当region的某个列族达到一个阈值（默认256M）时就会分成两个新的region。
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Store：每一个Region由一个或多个Store组成，至少是一个Store，HBase会把一起访问的数据放在一个Store里面，即为每个ColumnFamily建一个Store，如果有几个ColumnFamily，也就有几个Store。一个Store由一个memStore和0或者多个StoreFile组成。Store的大小被HBase用来判断是否需要切分Region。
-
StoreFile：memStore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以HFile的格式保存。
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HLog：HLog记录数据的所有变更，可以用来恢复文件，一旦region server 宕机，就可以从log中进行恢复。
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LogFlusher：一个LogFlusher的类是用来调用HLog.optionalSync()的。
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HRegionServer：用来维护master分配给他的region，处理对这些region的io请求；负责切分正在运行过程中变的过大的region。
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HRegion：HBase表在行的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region，当region的某个列族达到一个阈值（默认256M）时就会分成两个新的region。
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Store：每一个Region由一个或多个Store组成，至少是一个Store，HBase会把一起访问的数据放在一个Store里面，即为每个ColumnFamily建一个Store，如果有几个ColumnFamily，也就有几个Store。一个Store由一个memStore和0或者多个StoreFile组成。Store的大小被HBase用来判断是否需要切分Region。
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StoreFile：memStore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以HFile的格式保存。
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HLog：HLog记录数据的所有变更，可以用来恢复文件，一旦region server 宕机，就可以从log中进行恢复。
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LogFlusher：一个LogFlusher的类是用来调用HLog.optionalSync()的。
HBase 的应用
- HBase是用来当有需要写重的应用程序。
- HBase可以帮助快速随机访问数据。
- HBase被许多公司所采纳，例如，Facebook、Twitter、Yahoo!、Adobe、OpenPlaces、WorldLingo等等。