Hbase数据管理的简介——基于Hadoop的非结构化、基于列的数据存储的数据库
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、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PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
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作为对应。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
Hbase是一种No SQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库。
Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持；
Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力；
Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
1、HBase的架构体现及与HDFS、MapReduce、Zookeeper之间关系
HBase位于结构化存储层。Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
Zookeeper，作为分布式的协调。RegionServer也会把自己的信息写到ZooKeeper中。
HDFS是Hbase运行的底层文件系统
RegionServer，理解为数据节点，存储数据的。
Master RegionServer要实时的向Master报告信息。Master知道全局的RegionServer运行情况，可以控制RegionServer的故障转移和Region的切分。
2、Hbase的访问接口
(1)、Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据。
(2)、HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用。
(3)、Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据。
(4)、REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制。
(5)、Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计。
(6)、Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase。
3、HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：
(1)、HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile
(2)、HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File。
4、Hbase与传统的mysql、oracle的差别——列式数据与行式数据的区别——NoSql数据库与传统关系型数据的区别
4.1、Hbase VS Oracle
(1)、Hbase适合大量插入同时又有读的情况。输入一个Key获取一个value或输入一些key获得一些value。
(2)、Hbase的瓶颈是硬盘传输速度。Hbase的操作，它可以往数据里面insert，也可以update一些数据，但update的实际上也是insert，只是插入一个新的时间戳的一行。Delete数据，也是insert，只是insert一行带有delete标记的一行。
Hbase的所有操作都是追加插入操作。Hbase是一种日志集数据库。它的存储方式，像是日志文件一样。它是批量大量的往硬盘中写，通常都是以文件形式的读写。这个读写速度，就取决于硬盘与机器之间的传输有多快。
而Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。它经常的操作时随机读写。要update一个数据，先要在硬盘中找到这个block，然后把它读入内存，在内存中的缓存中修改，过段时间再回写回去。由于你寻找的block不同，这就存在一个随机的读。硬盘的寻道时间主要由转速来决定的。而寻道时间，技术基本没有改变，这就形成了寻道时间瓶颈。
(3)、Hbase中数据可以保存许多不同时间戳的版本（即同一数据可以复制许多不同的版本，准许数据冗余，也是优势）。数据按时间排序，因此Hbase特别适合寻找按照时间排序寻找Top n的场景。找出某个人最近浏览的消息，最近写的N篇博客，N种行为等等，因此Hbase在互联网应用非常多。
(4)、Hbase的局限是只能做很简单的Key-value查询。它适合有高速插入，同时又有大量读的操作场景。而这种场景又很极端，并不是每一个公司都有这种需求。在一些公司，就是普通的OLTP（联机事务处理）随机读写。在这种情况下，Oracle的可靠性，系统的负责程度又比Hbase低一些。而且Hbase局限还在于它只有主键索引，因此在建模的时候就遇到了问题。比如，在一张表中，很多的列我都想做某种条件的查询。但却只能在主键上建快速查询。所以说，不能笼统的说那种技术有优势。
(5)、Oracle是行式数据库，而Hbase是列式数据库。列式数据库的优势在于数据分析这种场景。数据分析与传统的OLTP的区别。数据分析，经常是以某个列作为查询条件，返回的结果也经常是某一些列，不是全部的列。在这种情况下，行式数据库反应的性能就很低效。
4.2、列式数据库(Hbase) VS 行式数据库(Oracle)
列式数据库：是以列作为元素存储的。同一个列的元素会挤在一个块。当要读某些列，只需要把相关的列块读到内存中，这样读的IO量就会少很多。通常，同一个列的数据元素通常格式都是相近的。这就意味着，当数据格式相近的时候，数据就可以做大幅度的压缩。所以，列式数据库在数据压缩方面有很大的优势，压缩不仅节省了存储空间，同时也节省了IO。（这一点，可利用在当数据达到百万、千万级别以后，数据查询之间的优化，提高性能，示场景而定）
行式数据库：Oracle为例，数据文件的基本组成单位：块/页。块中数据是按照一行行写入的。这就存在一个问题，当我们要读一个块中的某些列的时候，不能只读这些列，必须把这个块整个的读入内存中，再把这些列的内容读出来。换句话就是：为了读表中的某些列，必须要把整个表的行全部读完，才能读到这些列。这就是行数据库最糟糕的地方。
5、什么时候使用Hbase？
Hbase不适合解决所有的问题：
适合数据库量要足够多的场景——尽可能使所有机器高效利用。如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项。如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。因为数据量小的话，真正能工作的机器量少，剩余的机器都处于空闲的状态。
适合不需要辅助索引，静态类型的列，事务等特性的场景。一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase，则需要重新设计系统。
保证硬件资源足够，每个HDFS集群在少于5个节点的时候，都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3，再加上一个NameNode。
Hbase数据管理的下载
官方下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/
推荐下载地址：https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hbase/
Hbase数据管理的案例应用
1、内部应用
存储业务数据:车辆GPS信息，司机点位信息，用户操作信息，设备访问信息。
存储日志数据:架构监控数据（登录日志，中间件访问日志，推送日志，短信邮件发送记录等），业务操作日志信息。
存储业务附件：UDFS系统存储图像，视频，文档等附件信息。
