HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源
HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。
HBase特性：
1 高可靠性
2 高效性
3 面向列
4 可伸缩
5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群
HBase是Google BigTable的开源实现，其相互对应如下：
Google HBase
文件存储系统 GFS HDFS
海量数据处理 MapReduce Hadoop MapReduce
协同服务管理 Chubby Zookeeper
HBase关系图：
HBase位于结构化存储层，围绕HBase，各部件对HBase的支持情况：
Hadoop部件 作用
HDFS 高可靠的底层存储支持
MapReduce 高性能的计算能力
Zookeeper 稳定服务和failover机制
Pig&Hive 高层语言支持，便于数据统计
Sqoop 提供RDBMS数据导入，便于传统数据库向HBase迁移
访问HBase的接口
方式 特点 场合
Native Java API 最常规和高效 Hadoop MapReduce Job并行处理HBase表数据
HBase Shell 最简单接口 HBase管理使用
Thrift Gateway 利用Thrift序列化支持多种语言 异构系统在线访问HBase表数据
Rest Gateway 解除语言限制 Rest风格Http API访问
Pig Pig Latin六十编程语言处理数据 数据统计
Hive 简单，SqlLike
HBase 数据模型
组成部件说明：
Row Key： Table主键 行键 Table中记录按照Row Key排序
Timestamp： 每次对数据操作对应的时间戳，也即数据的version number
Column Family： 列簇，一个table在水平方向有一个或者多个列簇，列簇可由任意多个Column组成，列簇支持动态扩展，无须预定义数量及类型，二进制存储，用户需自行进行类型转换
Table&Region
1. Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions
2. 一个region由[startkey，endkey)表示
3. 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
两张特殊表：-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多个region
-ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region
Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
客户端访问数据的流程：
Client -> Zookeeper -> -ROOT- -> .META. -> 用户数据表
多次网络操作，不过client端有cache缓存
HBase 系统架构图
组成部件说明
Client：
使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Client与HMaster进行通信进行管理类操作
Client与HRegionServer进行数据读写类操作
Zookeeper：
Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况
Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster：
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行
主要负责Table和Region的管理工作：
1 管理用户对表的增删改查操作
2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3 Region Split后，负责新Region的分布
4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
HRegionServer：
HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegionServer管理一些列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中一个Column Family的存储；
Column Family就是一个集中的存储单元，故将具有相同IO特性的Column放在一个Column Family会更高效
HStore：
HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
MemStore是Sorted Memory Buffer。用户写入数据的流程：
Client写入 -> 存入MemStore，一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile，直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后，触发Split操作，把当前Region Split成2个Region，Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上
由此过程可知，HBase只是增加数据，有所得更新和删除操作，都是在Compact阶段做的，所以，用户写操作只需要进入到内存即可立即返回，从而保证I/O高性能。
