hbase是一种Nosql的分布式数据存储系统。具有可靠性，高能性，列存储，可伸缩的征，可以对大型数据进行实时、随机的读写访问。
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hbase是一个分布式的列式存储数据库 nosql的数据库，no sql hbase不支持标准sql 不支持sql语句的，基于hbase之上对外提供标准sql的组件 phoenix，ont only sql。
当数据量过于庞大的时候 数据的快速查询是很难实现的GFS-------分布式存储的MAPERREDUCE------分布式计算的BIGTABLE------分布式数据库 快速查询。
Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。
数据维护：比如更新，只是按照key值插入新的记录，旧版本还在，会在storefile合并过程中进行删除数据维护：增删查改非常方便，直接修改
以上简单罗列了Hbase和Oracle两者的区别，还有其他更细节的地方这里就没有描述，可以从上面的对比看出，两者完全应用于不同个场景。
在Hbase架构中，由于底层的HDFS不支持追加，更新。所以在Hbase中，所有的操作都是写入，写操作都是先写入Memstore内存中，当达到阀值时，才穷flashcache进程写入storefile，每次写入都会形成一个新的storefile，当需要更新，删除的时候，根据key值按照时间戳插入一个新的记录，老版本记录依旧存在，可以通过时间戳查询老版本的记录，当storefile达到一定的阀值，系统会进行合并，合并过程中会进行版本合并和删除工作，形成更大的storefile。
Oracle在插入，写操作的时候，一般情况下也会先写入内存，然后由DBWR进程调度写入到数据文件，如果在插入的时候使用append追加，则数据不会通过SGA，直接追加到数据文件，在Hbase中没有此功能。
NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。
互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。
HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。
HBase 虽然基于 Bigtable 的开源实现，但它们之间还是有很多差别的，Bigtable 经常被描述成键值数据库，而 HBase 则是面向列存储的分布式数据库。
下面介绍 HBase 具备的显著特性，这些特性让 HBase 成为当前和未来最实用的数据库之一。
容量巨大
HBase 的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性。
当关系型数据库的单个表的记录在亿级时，查询和写入的性能都会呈现指数级下降，这种庞大的数据量对传统数据库来说是一种灾难，而 HBase 在限定某个列的情况下对于单表存储百亿甚至更多的数据都没有性能问题。
HBase 采用 LSM 树作为内部数据存储结构，这种结构会周期性地将较小文件合并成大文件，以减少对磁盘的访问。
扩展性强
HBase 工作在 HDFS 之上，理所当然地支持分布式表，也继承了 HDFS 的可扩展性。HBase 的扩展是横向的，横向扩展是指在扩展时不需要提升服务器本身的性能，只需添加服务器到现有集群即可。
HBase 表根据 Region 大小进行分区，分别存在集群中不同的节点上，当添加新的节点时，集群就重新调整，在新的节点启动 HBase 服务器，动态地实现扩展。这里需要指出，HBase 的扩展是热扩展，即在不停止现有服务的前提下，可以随时添加或者减少节点。
高可靠性
HBase 运行在 HDFS 上，HDFS 的多副本存储可以让它在岀现故障时自动恢复，同时 HBase 内部也提供 WAL 和 Replication 机制。
WAL（Write-Ahead-Log）预写日志是在 HBase 服务器处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的日志，保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据的丢失；而 Replication 机制是基于日志操作来做数据同步的。
简单来说，传统关系型数据库的修改与删除，可以快速通过主键、列或索引直接锁定到某一行或某些行，进行物理删除。
而对于Hbase来说，受到hdfs文件系统的局限（hdfs文件系统不能修改，添加也很不方便），进行CRUD的操作就会变得相对复杂。
Hbase的修改，是根据某个行键添加一行数据，并未这行数据生成一个较新的时间戳来实现，每个行键都会对应多个时间戳的数据，那么最新的时间戳就是最终修改后的内容。
而删除则是通过标记来实现，如果要删除某行记录，Hbase会添加一个带有删除标记的行，通过这个删除标记来辨认该行建的数据是否删除。
Hbase与关系型数据库的区别：
1、场景
Hbase是面向列的数据库，适合大量的插入的同时又要具备不俗的读功能，而Oracle或其他关系型数据库适合处理比较复杂的业务关系或事务处理，而且，在数据在一定量级下都会有良好的表现，并不是所有业务的数据压力都会发生比较极端的情况。
2、索引
Hbase只能做主键索引，而关系型数据库可以根据需求不同加入适合的索引机制，供用户查询。
3、瓶颈
Hbase的瓶颈是硬盘的传输速度，Oracle的瓶颈是硬盘的寻道时间（可以看做是硬盘的转数）。
4、业务
Hbase适合按照时间排序的业务，而Oracle或其他关系型数据库应用比较广泛，如OLTP或OLAP
hbase概念: 非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable 高宽厚表 作用: 为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
能干什么: 存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。
sql: 结构化查询语言 nosql: 非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。
非关系型数据库--列存储(hbase) 非关系型数据库--文档存储(MongoDB) 非关系型数据库--内存式存储(redis) 非关系型数据库--图形模型(graph) hive和hbase区别? Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。
其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。
HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。
hbase运行方式: standalonedistrubited 单节点和伪分布式? 单节点:单独的进程运行在同一台机器上 hbase应用场景: 存储海量数据低延迟查询数据 hbase表由多行组成 hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。
