HBase简单介绍
HBase是Hadoop的一个子项目，用JAVA语言实现，是建立在HDFS的基础上的非关系型分布式数据库，目标是通过水平扩展的方式处理非常庞大的表。值得注意的是，HBase并非结构化数据库，而是介于非关系型数据库（nosql）与关系型数据库（RDBMS）之间，仅能存储非结构化数据和半结构化数据。
为什么要使用HBase：
- Hadoop可离线批量处理大数据问题，但由于MapReduce框架的延迟较高，所以难以处理实时数据
- HDFS面向批量访问而非随机访问
- 传统数据库无法在数据激增时妥善处理集群扩展性以及性能问题
- 传统数据库在数据结构变化时必须停机维护
HBase的特征：
- 可存储大量数据：HBase可存储PB级数据
- 面向列：HBase中的表由列族组成，以列为单位存储
- 高并发性：HBase集群架构可由廉价PC构成，虽然每台PC的IO延迟不小，但在并发状态下，总体IO延迟并不高
- 稀疏：表中数据以抽象的形式存储在表中，无确切结构，只需以类似索引的形式记录数据的位置，数据为空的地方不占内存
HBase与RDBMS的区别：
数据类型：关系型数据库中数据以表的形式存在，采用关系模型，数据类型以及存储方式多样化，且操作复杂；
HBase以region形式存在，每个region中包含多个列族，将数据存储为未经解释的字符串，没有复杂的表间关系，
只有简单的添加查询等，不支持join操作
存储模式：HBase基于列存储，每个列族由几个文件保存，不同列族分开保存
数据索引：RDBMS针对不同列构建多个索引，HBase只有一个索引----行键，所有访问都通过行键进行访问或扫描
HBase架构：
HMaster：
监控RegionServer
为RegionServer分配Region
处理负载均衡
通过Zookeeper向客户端报告自己的位置
RegionServer：
实际存储HBase的数据
处理HMaster为其分配的Region
维护内部的HLog
处理对内部Region的IO请求
切分过大的Region
Zookeeper：
监听功能，保证集群中只有一个master
存储region的寻址入口
实时监控Region Server的状态并通知master
底层原理：
HLog中记录数据的所有变更，以便在数据丢失时恢复数据；
每个HRegion由多个列族组成，是负载均衡的最小单位，同一个HRegion不可能被多个Region Server同时拥有；
memstore与storefile：memstore相当于内存，storefile相当于磁盘，数据在menstore中一处时，则形成一个单独的storefile，storefile大于某个值时region被分割，并由master重新分配以达到负载均衡
HBase对数据的读写操作：
读：
- 客户端访问zookeeper得到meta表的位置IP
- 得到响应后客户端访问该region server并找到meta表
- 通过meta表中的元数据信息找到对应的region server并发送读请求
- 目标server将结果返回给客户端
写：
- ，户端访问zookeeper得到meta表的位置IP
- 客户端通过IP访问Region Server，找到meta表并访问其中的元数据信息
- 客户端找到对应Region Server发送写请求
- 得到响应后，湘江数据写入HLog中防止丢失，再写入memstore，两者都写入成功则操作成功