一、HBase的起源
前面我们已经学习了Hadoop的HDFS、YARN、MapReduce，而且也学习了Zookeeper，现在我们来学习HBase，在学习HBase之前，我们先来粗略看一篇文章：Hadoop 十年解读与发展预测（插图+排版），这篇文章详细讲解了Hadoop过去最开始的十年发展历史，非常值得我们学习。从中我们可以了解到，我们的Google当年发表了三篇很关键的论文，分别是叙述了GFS（Google File System）、MapReduce、Bigtable，从字面上来看，我们可以大概理解到，是讲解了Google的文件系统，MapReduce，还有一个是大表。其实，也正是这三篇论文，才有了之后Hadoop的发展，对Hadoop的起源起到非常关键的作用。HDFS的灵感正是来源于GFS，MapReduce也是由于谷歌的MapReduce论文。而这篇文章需要讲解的HBase的灵感，也是三篇论文里面的Bigtable。
二、HBase的概念
简单地了解了HBase的起源，我们再来看一下HBase的相关概念。
HBase（Hadoop Database）：Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.
从官网的概念来看，我们的HBase主要有几个特点：
1、the Hadoop database：HBase是基于Hadoop的数据库，所以跟Hadoop是有强依赖关系的，而实际上，我们的HBase底层是要依赖于HDFS的，我们HBase上的数据，其实就是存放在HDFS上，这个我们在后面会学习到。
2、distributed：分布式的，我们的HBase结构也是主从结构，类似于HDFS的主从结构，主从结构有利于我们对表、对数据进行处理。
3、scalable：可扩展的，自然而然，我们的HBase的数据存储在HDFS上，HDFS可以部署在廉价的机器上，而且理论上可以无限扩展。所以，HBase其实是具有这个特点的。
4、big data store：大数据量的存储，说明我们HBase可以存储很大的数据量，一张表可以达到数百万列，数十亿行，而传统数据库，在达到上百万行的时候，就要考虑进行读写分离、分库分表等操作了。
三、HBase产生的背景
在简单地了解了HBase的概念后，我们来看一下HBase产生的背景。
首先我们来想一个这样的情景，比如说我们现在要开发一个网站，开发好后要将网站程序打包到服务器上执行，而在运行你的网站前，应该先在你的服务器（如：Centos）装好数据库（如：MySQL、Redis、Oracle等等）。
我们应该都很清楚，我们的网站程序里面，我们的数据是以表的形式来存储和读取的，而这些表，就是我们数据类型里面的结构化数据。如果没有数据库，其实我们网站程序相关的数据也是可以存放在你的服务器系统上的，只是，你会发现特别麻烦，如果直接存到Linux，你可以通过简单的Select语句检索出你想要的数据吗？你能简单地用一句Update就修改里面相关条件的内容吗？你能够通过简单的聚合函数就做一些简单的分析吗？明显是不太容易操作的，当然也还有很多原因，我们只是简单地列举一下。
OK，我们现在回到我们的大数据相关知识。到目前为止，我们已经学过了HDFS，是一个分布式文件系统，我们的数据可以存放到我们的HDFS上。但是，如果我们要对数据进行一些快速查询、聚合分析等操作的时候，也一样是非常困难的，这点跟我们上面分析的场景相类似。
四、HDFS与HBase的相关特点以及场景分析
下面总结一下HDFS与HBase的相关特点以及场景分析，以便有一个更清晰的认识。
HDFS的适用场景分析
1、HDFS不适合大量小文件的存储。因为存储的文件的元数据是存放到Namenode所在机器的内存中的，HDFS中每个文件、目录、数据块占用150个字节左右。如果存放1百万的文件则至少需要消耗300MB内存，但是如果存放数10亿甚至更大的数据的时候，我们的内存就非常局限了，当然这也是相对的，如果是几万个小文件，那当然是没有问题的。
2、适合用于高吞吐量的访问，而不适合低延迟访问，做不到低延迟访问，操作时不是简单地在本地就可以实现，需要联系多台服务器，索引等等也是一个限制。所以，为了提高HDFS的性能，这里边就有了一个原则：尽可能地去移动计算而不是移动数据。在吞吐量很大的时候，我们的计算就相对更小，此时我们当然是移动我们的计算程序去其他节点会更节省资源。
3、适合流式数据访问，一个文件只能被一个用户写，不支持随机写入，只能在文件末尾append进去，或者直接覆盖掉。此外，我们的用户最好就是在访问的时候，尽量减少断开连接、建立连接的操作，因为此操作也是需要消耗性能的，最好就是做到一次建立了连接，一直访问、操作就好。流式数据访问，可以理解为就是一直都在访问，即一直都连接。
4、适合用于一次写入，多次读取，而且不适应用于低时间的访问。我们在进行写文件的时候需要涉及到多台服务器，那就存放RPC、数据传输等操作，非常消耗性能，所以最好就是存好在HDFS了就最好不要乱动了。而且有一点，HDFS的读取是按顺序读取的，不利于检索。
HBase的适用场景分析
理解完HDFS，我们来看一下HBase：
1、有利于处理各种类型的数据，如结构化数据、半结构化或者非半结构数据。
2、HBase是以稀疏的结构存储数据的，我们的数据是按列进行存储的，如果某一行的这一列没有数据，则不占用空间。
3、HBase支持多版本存储，默认是只存储一个版本，但是可以设置存多个版本，这个版本的索引是时间戳。
4、HBase支持随机读写，而HDFS只支持追加或者覆盖。
到目前为止，我们可以简单总结一下HBase的产生背景，我们都知道HDFS与HBase都是用来存储数据的，而HBase的出现，主要也是为了做一些HDFS做不到的。
五、HBase的存储结构
接下来，我们来看一下HBase的存储结构。
在开始讲结构之前，我们先来看一下百度百科里面的一句话：
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。
——来自百度百科
高可靠性、高性能、可伸缩我们此处不做叙述，主要开一下面向列这一特性。
我们都知道，传统的数据库，比如说MySQL、Oracle，这些数据库都是按行存储的，而我们这里的HBase，是按列进行存储的。
行存储于列存储的比较：
行存储，数据按行存储在底层文件系统中。通常，每一行会被分配固定的空间。这就有个问题了，如果数据库里面没有存放你这个人的Phone或者Address，但是因为有你的ID、Name，那么你的Phone和Address其实也是占用空间的。
行存储的优缺点
优点：有利于增加、修改整行记录等操作，也有利于整行数据的读取操作。
缺点：单列查询时，会读取一些不必要的数据。比如你需要查找出数据库里面所有人的名字，则需要将所有数据都读取出来，然后将名字这一列检索出来。
列存储，数据以列为单位，存储在底层文件系统中，列是按照类似于文件夹这样的方式存储的。所以如果你要读取Name这一列，则直接把这个文件夹读取出来就行了，而不需要读取其他没关的数据。如果某个人的少了Address，那几不存就行了。
列存储的优缺点
优点：有利于面向单列数据的读取、统计等操作。
缺点：整行读取时，可能需要多次I/O操作。
HBase的底层存储结构
了解了列存储，我们来看一下HBase的存储结构。其实，我们的HBase是采用一种<key,value>的结构进行存储的，就好比我们前面看到的字段：ID、Name、Phone、Address，也都是有相对应的key，然后再检索到相对应的值的。其实如果有基础的读者应该也比较容易联想到我们的Map，其实就是键值对：<key,value>，我们的HBase也一样，其实也是由这个Map结构组成的。
首先我们先将HBase表的一些名字概念了解一下：
表名（Table）：表名，跟传统数据库一样。
行键（Row Key）：用来检索记录的主键，一行数据的主键。
列簇/列族（CF1、CF2）：列的一个集合，而下面的列，其实可以当做是列簇的子列。
列（q1、q2）：列，跟传统的列一样，但是，这里的列其实可有可无，只是列簇的子列而已，但是列簇一定不能少。
时间戳（TimeStamp）：确定数据版本的索引。
上面五个名词是比较关键的名词，还有下面的Cell也是非常关键的。
Cell：由{Row Key, Column(= + ), Version}唯一确定的单元。由上面的图我们可以知道，一个行键，可以有很多数据，可以有很多列的数据。试想一下，如果我们知道了行键和列名，能确定一个真实的值了吗？其实还是不行的，那么还应该加上版本号，其实就是时间戳，这个时候才能真正确定一个数据，也就是说Cell相当于一个小小的单元。
了解完我们的一些名词概念后，我们来看一下HBase是怎样的Map结构，其实就是三个Map结构，就可以构成我们的HBase表。
首先第一个Map，我们将这个Map称之为Table，而表里面的key其实就是Row Key，一个又一个的key对应一个又一个的Row Key，而value，就对应Row Key所索引出来的数据，我们来看一下下面这张图：
比如说我们有一张snytable表，也就是这个Map对象是snytable。snytable里面有行健，对应下面的内容：
Map<key, value> 等价于 Map<Row Key, value>
而我们上面的value，其实也是一个Map<key, value>，而第二个Map里面的key，对应的是列簇。而value，又继续对应其他的内容，所以snytable可演变成：
Map<Row Key, value> 等价于 Map<Row Key, Map<Column Family, value>>
如果是传统数据库，如果知道了表名，还知道了id，还知道了列，其实我们就可以对数据进行增删改查了。而我们这里也知道了类似的信息，我们知道了表名，行键，列名，按道理已经是可以对数据进行增删改查了。但是，我们HBase还有一个重要的概念，那就是时间戳，它作为数据的版本存在，我们自然也不能少，不然，怎么知道你要修改哪个版本呢？！所以，我们继续演变，将我们的时间戳加进去：
Map<Row Key, Map<Column Family, value>> 等价于 Map<Row Key, Map<Column Family, Map<TimeStamp, value>>>
整理一下：
Map<Row Key, Map<Column Family, Map<TimeStamp, value> > >
这样，我们就可以很清晰地知道HBase的结构了。在这里，我们的结构没有加上列，是因为，我们在建表的时候，其实不需要列也是可以的，只需要有列簇即可，如果需要加上列，可以在Column Family后加上即可，如=> Column Family:name
为了让大家更好地理解，我这里边再解释一下，请看下面的图：
如上图，如果我们需要获取t1:Beijing的值，我们可以通过由key3确定某一行，然后根据PersonalInfo确定列，然后确定Address，再确定时间戳t1，就可以得到里面相对应的值了。简而言之，就是根据 {row key，column family，column name，timestamp}可以得到相应的value值。即：{key3，PersonalInfo，Address，t1}->Beijing。所有相应的值，都是以这样的KeyValue键值对形式确定的。
存储结构总结
此时此刻，请认真地回想一下我们前面所讲的内容，我们首先是建一张表，表是一个Map，Map是由key-value组成的，而行键是这个Map的key，也就是这行数据的索引，所以，我们的数据是一行一行的，我们可以称这个Map里面的每一对key-value为row；而第二个Map里面，Column Family作为这个Map的key，可以有很多个key，这里的Map是一列一列的，我们可以称这个Map里面的每一对key-value为clumn。
六、配套教程详解
配套教程六之HBase集群的安装与配置
教程：HBase集群的安装与配置
此教程主要有两个步骤：
一、解压、配置HBase
首先我们像之前的Zookeeper等一样，下载好安装包后解压安装包，然后进行配置文件设置，我们这里有三个配置文件需要配置：hbase-env.sh、regionservers
1、hbase-env.sh
与HDFS类似，我们的HBase也是由Java写的，所以我们要在此文件中配置好JAVA_HOME路径，然后，要在此文件中将HBase所依赖的Zookeeper设置成我们自己独立安装的Zookeeper，上一教程我们已经安装好了Zookeeper，我们设置成内置Zookeeper管理为false：
export HBASE_MANAGES_ZK=false
此外，我们还可以设置一下HBase的配置文件，将Hadoop的也配置上（如果不配置，也可以将Hadoop里面的配置文件拷贝到$HBASE/conf路径下，如拷贝hdfs-site.xml）：
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
2、regionservers
然后我们需要给HBase分配角色，与HDFS类似。
3、hbase-site.xml
配置好HBase的数据存放到HDFS的什么路径
配置成分布式集群的部署模式
配置好依赖的Zookeeper
修改好之后，加上Master的环境变量，然后同步到slave1、slave2。
二、启动
启动HBase之前，要先启动三台服务器的Zookeeper，HDFS也要先启动，YARN可以不启动。最后再启动HBase，教程里面出现了几个问题，其实在我们平时的操作中是不会出现的，因为教程里面是在Docker里安装的，资源较少，容易出现问题。
PS：教程还没有空整理，目前只有一个安装的教程，后期会添加更加教程！
七、常见错误总结
1、未同步配置文件到slaves节点，修改好后忘记重启HBase
2、忘记先启动Zookeeper
文章总览
一、HBase的起源
二、HBase的概念
三、HBase产生的背景
四、HDFS与HBase的相关特点以及场景分析
HDFS的适用场景分析
HBase的适用场景分析
五、HBase的存储结构
行存储的优缺点
列存储的优缺点
HBase的底层存储结构
存储结构总结
六、配套教程详解
配套教程六之HBase集群的安装与配置
七、常见错误总结
文章总览
后期更精彩
HBase的Shell、Java API操作？
HBase关键理论之RowKey的设计原则？
通过实操理解HBase各服务进程的作用？
通过实操理解HBase表的结构组成？
通过实操理解Zookeeper在HBase集群里面的作用？
实际生产上的HBase性能调优（设计JVM）？
HBase HA的实现？
因为此文章仅根据个人了解，用白话形式记录，所以难免有些地方使用描述地不够恰当，甚至也会理解错误，恳请读者们指正，谢谢！我们努力提供更加友好的资料，不误导人。如果您想要加入我们，请与我们联系，谢谢。
