自1970年以来，关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案。大数据的出现后，好多公司实现处理大数据并从中受益，并开始选择像 Hadoop 的解决方案。
Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。
Hadoop的限制
Hadoop只能执行批量处理，并且只以顺序方式访问数据。这意味着必须搜索整个数据集，即使是最简单的搜索工作。
当处理结果在另一个庞大的数据集，也是按顺序处理一个巨大的数据集。在这一点上，一个新的解决方案，需要访问数据中的任何点（随机访问）单元。
Hadoop随机存取数据库
应用程序，如HBase, Cassandra, couchDB, Dynamo 和 MongoDB 都是一些存储大量数据和以随机方式访问数据的数据库。
HBase是什么?
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目，是横向扩展的。
HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。
它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。
人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上，并提供了读写访问。
HBase 和 HDFS
HDFS HBase
HDFS是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
它提供了高延迟批量处理;没有批处理概念。 它提供了数十亿条记录低延迟访问单个行记录（随机存取）。
它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的存储机制
HBase是一个面向列的数据库，在表中它由行排序。表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。总之，在一个HBase：
• 表是行的集合。
• 行是列族的集合。
• 列族是列的集合。
• 列是键值对的集合。
下面给出的表中是HBase模式的一个例子。
Rowide Column Family Column Family Column Family Column Family
col1 col2 col3 col1 col2 col3 col1 col2 col3 col1 col2 col3
1
2
3
面向列和面向行
面向列的数据库是存储数据表作为数据列的部分，而不是作为行数据。总之它们拥有列族。
行式数据库 列式数据库
它适用于联机事务处理（OLTP）。 它适用于在线分析处理（OLAP）。
这样的数据库被设计为小数目的行和列。 面向列的数据库设计的巨大表。
下图显示了列族在面向列的数据库：
HBase 和 RDBMS
HBase RDBMS
HBase无模式，它不具有固定列模式的概念;仅定义列族。 RDBMS有它的模式，描述表的整体结构的约束。
它专门创建为宽表。 HBase是横向扩展。 这些都是细而专为小表。很难形成规模。
没有任何事务存在于HBase。 RDBMS是事务性的。
它反规范化的数据。 它具有规范化的数据。
它用于半结构以及结构化数据是非常好的。 用于结构化数据非常好。
HBase的特点
• HBase线性可扩展。
• 它具有自动故障支持。
• 它提供了一致的读取和写入。
• 它集成了Hadoop，作为源和目的地。
• 客户端方便的Java API。
• 它提供了跨集群数据复制。
在哪里可以使用HBase？
• Apache HBase曾经是随机，实时的读/写访问大数据。
• 它承载在集群普通硬件的顶端是非常大的表。
• Apache HBase是此前谷歌Bigtable模拟非关系型数据库。 Bigtable对谷歌文件系统操作，同样类似Apache HBase工作在Hadoop HDFS的顶部。
HBase的应用
• 它是用来当有需要写重的应用程序。
• HBase使用于当我们需要提供快速随机访问的数据。
• 很多公司，如Facebook，Twitter，雅虎，和Adobe内部都在使用HBase。
HBase 历史
年份 事件
Nov 2006 谷歌公布 BigTable 文件。
Feb 2007 最初的HBase原型创建由 Hadoop 贡献。
Oct 2007 随着Hadoop 0.15.0，第一个可用的HBase也发布了。
Jan 2008 HBase成为 Hadoop 的子项目。
Oct 2008 HBase 0.18.1 发布。
Jan 2009 HBase 0.19 发布。
Sept 2009 HBase 0.20.0 发布。
May 2010 HBase 成为 Apache 的*项目。
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part2：
在HBase中，表被分割成区域，并由区域服务器提供服务。区域被列族垂直分为“Stores”。Stores被保存在HDFS文件。下面显示的是HBase的结构。
注意：术语“store”是用于区域来解释存储结构。
HBase有三个主要组成部分：客户端库，主服务器和区域服务器。区域服务器可以按要求添加或删除。
主服务器
主服务器是 -
• 分配区域给区域服务器并在Apache ZooKeeper的帮助下完成这个任务。
• 处理跨区域的服务器区域的负载均衡。它卸载繁忙的服务器和转移区域较少占用的服务器。
• 通过判定负载均衡以维护集群的状态。
• 负责模式变化和其他元数据操作，如创建表和列。
区域
区域只不过是表被拆分，并分布在区域服务器。
区域服务器
区域服务器拥有区域如下 -
• 与客户端进行通信并处理数据相关的操作。
• 句柄读写的所有地区的请求。
• 由以下的区域大小的阈值决定的区域的大小。
需要深入探讨区域服务器：包含区域和存储，如下图所示：
存储包含内存存储和HFiles。memstore就像一个高速缓存。在这里开始进入了HBase存储。数据被传送并保存在Hfiles作为块并且memstore刷新。
Zookeeper
• Zookeeper管理是一个开源项目，提供服务，如维护配置信息，命名，提供分布式同步等
• Zookeeper代表不同区域的服务器短暂节点。主服务器使用这些节点来发现可用的服务器。
• 除了可用性，该节点也用于追踪服务器故障或网络分区。
• 客户端通过与zookeeper区域服务器进行通信。
• 在模拟和独立模式，HBase由zookeeper来管理。
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