1、配置文件和环境
①配置hbase-env.sh
设置Java安装路径
设置HBase的配置文件路径（/opt/module/hbase/conf）
采用HBase自带Zookeeper，设置参数true
②配置hbase-site.xml
hbase.rootdir
hbase.cluster.distributed
true
hbase.zookeeper.quorum
localhost
③启动并运行HBase
2、进入hbase数据库
①创建表
②添加数据
③查看数据
④删除数据
⑤删除表
3、HBase架构原理
一、什么是HBase
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
HBase是Google BigTable的开源实现，与Google BigTable利用GFS作为其文件存储系统类似，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；
Google运行MapReduce来处理BigTable中的海量数据，HBase同样利用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作为协同服务。
二、HBase设计模型
HBase中的每一张表就是所谓的BigTable。BigTable会存储一系列的行记录，行记录有三个基本类型的定义：
RowKey
是行在BigTable中的唯一标识。
TimeStamp：
是每一次数据操作对应关联的时间戳，可以看作SVN的版本。
Column：
定义为:，通过这两部分可以指定唯一的数据的存储列，family的定义和修改需要对HBase进行类似于DB的DDL操作，
而label，不需要定义直接可以使用，这也为动态定制列提供了一种手段。family另一个作用体现在物理存储优化读写操作上，同family
的数据物理上保存的会比较接近，因此在业务设计的过程中可以利用这个特性。
1. 逻辑存储模型
HBase以表的形式存储数据，表由行和列组成。列划分为若干个列簇，如下图所示：
下面是对表中元素的详细解析：
RowKey
与NoSQL数据库一样，rowkey是用来检索记录的主键。访问HBase Table中的行，只有三种方式：
通过单个rowkey访问
通过rowkey的range
全表扫描
rowkey行键可以任意字符串（最大长度64KB，实际应用中长度一般为10-100bytes），在HBase内部RowKey保存为字节数组。
存储时，数据按照RowKey的字典序（byte order）排序存储，设计key时，要充分了解这个特性，将经常一起读取的行存放在一起。
需要注意的是：行的一次读写是原子操作（不论一次读写多少列）
列簇
HBase表中的每个列，都归属于某个列簇，列簇是表的schema的一部分（而列不是），必须在使用表之前定义。列名都以列簇作为前缀。例如：
courses:history, courses:math 都属于 courses 这个列簇。
访问控制，磁盘和内存的使用统计都是在列簇层面进行的。
实际应用中，列簇上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用：我们允许一些应用可以添加新的基本数据、
一些应用可以读取基本数据并创建继承的列簇、一些应用则只允许浏览数据（设置可能因为隐私的原因不能浏览所有数据）。
时间戳
HBase中通过row和columns确定的为一个存储单元称为cell。每个cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。
时间戳的类型是64位整型。时间戳可以由HBase在写入时自动赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显示赋值。
如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个cell中在不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多的版本造成的管理负担，HBase提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的版本
（比如最近七天）。用户可以针对每个列簇进行设置。
Cell
由{row key, column(=+), version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存储。
2. 物理存储模型
Table在行的方向上分割为多个HRegion，每个HRegion分散在不同的RegionServer中。
每个HRegion由多个Store构成，每个Store由一个MemStore和0或多个StoreFile组成，每个Store保存一个Columns Family
StoreFile以HFile格式存储在HDFS中。
三、HBase存储架构
从HBase的架构图上可以看出，HBase中的存储包括HMaster、HRegionSever、HRegion、HLog、Store、MemStore、StoreFile、HFile等，以下是HBase存储架构图：
HBase中的每张表都通过键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，这个过程由HRegionServer管理，
而HRegion的分配由HMaster管理。
HMaster的作用：
为HRegionServer分配HRegion
负责HRegionServer的负载均衡
发现失效的HRegionServer并重新分配
HDFS上的垃圾文件回收
处理Schema更新请求
HRegionServer的作用：
维护HMaster分配给它的HRegion，处理对这些HRegion的IO请求
负责切分正在运行过程中变得过大的HRegion
可以看到，Client访问HBase上的数据并不需要HMaster参与，寻址访问ZooKeeper和HRegionServer，数据读写访问HRegionServer，
HMaster仅仅维护Table和Region的元数据信息，Table的元数据信息保存在ZooKeeper上，负载很低。HRegionServer存取一个子表时，
会创建一个HRegion对象，然后对表的每个列簇创建一个Store对象，每个Store都会有一个MemStore和0或多个StoreFile与之对应，
每个StoreFile都会对应一个HFile，HFile就是实际的存储文件。因此，一个HRegion有多少列簇就有多少个Store。
一个HRegionServer会有多个HRegion和一个HLog。
//代码效果参考：http://hnjlyzjd.com/hw/wz_25360.html
HRegionTable在行的方向上分割为多个HRegion，HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的HRegion可以分别在不同的HRegionServer上，
但同一个HRegion是不会拆分到多个HRegionServer上的。HRegion按大小分割，每个表一般只有一个HRegion，随着数据不断插入表，HRegion不断增大，
当HRegion的某个列簇达到一个阀值（默认256M）时就会分成两个新的HRegion。
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2、由目录表(-ROOT-和.META.)记录该Region的EndRowKey
HRegion定位：HRegion被分配给哪个HRegionServer是完全动态的，所以需要机制来定位HRegion具体在哪个HRegionServer，HBase使用三层结构来定位HRegion：
1、通过zk里的文件/hbase/rs得到-ROOT-表的位置。-ROOT-表只有一个region。
2、通过-ROOT-表查找.META.表的第一个表中相应的HRegion位置。其实-ROOT-表是.META.表的第一个region；
.META.表中的每一个Region在-ROOT-表中都是一行记录。
3、通过.META.表找到所要的用户表HRegion的位置。用户表的每个HRegion在.META.表中都是一行记录。
-ROOT-表永远不会被分隔为多个HRegion，保证了最多需要三次跳转，就能定位到任意的region。Client会将查询的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，
因此如果Client上的缓存全部失效，则需要进行6次网络来回，才能定位到正确的HRegion，其中三次用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息。
Store
每一个HRegion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。 HBase以Store的大小来判断是否需要切分HRegion。
MemStore
MemStore 是放在内存里的，保存修改的数据即keyValues。当MemStore的大小达到一个阀值（默认64MB）时，MemStore会被Flush到文件，
即生成一个快照。目前HBase会有一个线程来负责MemStore的Flush操作。
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。
HFile
HBase中KeyValue数据的存储格式，是Hadoop的二进制格式文件。 首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。
Trailer中有指针指向其他数据块的起始点，FileInfo记录了文件的一些meta信息。Data Block是HBase IO的基本单元，为了提高效率，
HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定（默认块大小64KB），
大号的Block有利于顺序Scan，小号的Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成，
Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏，结构如下。
HFile结构图如下：
Data Block段用来保存表中的数据，这部分可以被压缩。 Meta Block段（可选的）用来保存用户自定义的kv段，可以被压缩。 FileInfo段用来保存HFile的元信息，不能被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。 Data Block Index段（可选的）用来保存Meta Blcok的索引。 Trailer这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。 HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。（备注： DataBlock Index的缺陷。 a) 占用过多内存 b) 启动加载时间缓慢）
HLog
HLog(WAL log)：WAL意为write ahead log，用来做灾难恢复使用，HLog记录数据的所有变更，一旦region server 宕机，就可以从log中进行恢复。
LogFlusher
定期的将缓存中信息写入到日志文件中
LogRoller
对日志文件进行管理维护。
4、Hbase Java API
一、
几个主要 Hbase API 类和数据模型之间的对应关系：
1、 HBaseAdmin
关系： org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
作用：提供了一个接口来管理 HBase 数据库的表信息。它提供的方法包括：创建表，删 除表，列出表项，使表有效或无效，以及添加或删除表列族成员等。
2、 HBaseConfiguration
关系： org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
作用：对 HBase 进行配置
3、 HTableDescriptor
关系： org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor
作用：包含了表的名字极其对应表的列族
4、 HColumnDescriptor
关系： org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor
作用：维护着关于列族的信息，例如版本号，压缩设置等。它通常在创建表或者为表添 加列族的时候使用。列族被创建后不能直接修改，只能通过删除然后重新创建的方式。
列族被删除的时候，列族里面的数据也会同时被删除。
5、 HTable
关系： org.apache.hadoop.hbase.client.HTable
作用：可以用来和 HBase 表直接通信。此方法对于更新操作来说是非线程安全的。
6、 Put
关系： org.apache.hadoop.hbase.client.Put
作用：用来对单个行执行添加操作
7、 Get
关系： org.apache.hadoop.hbase.client.Get
作用：用来获取单个行的相关信息
8、 Result
关系： org.apache.hadoop.hbase.client.Result
作用：存储 Get 或者 Scan 操作后获取表的单行值。使用此类提供的方法可以直接获取值 或者各种 Map 结构（ key-value 对）
二、具体增删改查 代码具体实现：
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