Hbase是一种NoSQL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，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待
那Hbase有什么特性呢？如下：
强读写一致，但是不是“最终一致性”的数据存储，这使得它非常适合高速的计算聚合
自动分片，通过Region分散在集群中，当行数增长的时候，Region也会自动的切分和再分配
自动的故障转移
Hadoop/HDFS集成，和HDFS开箱即用，不用太麻烦的衔接
丰富的“简洁，高效”API，Thrift/REST API，Java API
块缓存，布隆过滤器，可以高效的列查询优化
*** 作管理，Hbase提供了内置的web界面来 *** 作，还可以监控JMX指标
什么时候用Hbase？
Hbase不适合解决所有的问题：
首先数据库量要足够多，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
其次，如果你不需要辅助索引，静态类型的列，事务等特性，一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase，则需要重新设计系统。
最后，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在单机环境也能运行，但是请在开发环境的时候使用。
内部应用
存储业务数据:车辆GPS信息，司机点位信息，用户 *** 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。。。），业务 *** 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
不过在公司使用的时候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API会导致访问不可监控，影响系统稳定性，以致于版本升级的不可控。
HFile
HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。
探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。
Hfile生成方式
起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。
Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。
而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：
注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。
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 – 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。
模型
主要讨论逻辑模型和物理模型
（1）逻辑模型
Hbase的名字的来源是Hadoop database，即hadoop数据库。
主要是从用户角度来考虑，即如何使用Hbase。
（2）物理模型
主要从实现Hbase的角度来讨论
HBase数据模型
逻辑结构
逻辑上，HBase 的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。但从 HBase 的底层物理存储结构(K-V)来看，HBase 更像是一个 multi-dimensional map
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