hbase-列存储动态数据库
1) HBase是什么?
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目，是横向扩展的。
HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。
人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上，并提供了读写访问。
2) HBase的存储机制
HBase是一个面向列的数据库，在表中它由行排序。表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。
总之，在一个HBase：表是行的集合à行是列族的集合à列族是列的集合à列是键值对的集合,如图：
3) Hbase的特点
- 建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式列存储的动态模式数据库，列式数据库（nosql）专门解决hadoop不擅长的工作。
- 采用BigTable的数据模型。增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中“键”是由行关键字、列关键字、时间截构成。
- 提供对大规模数据的随机、实时读写访问功能，其保存的数据可通过MapReduce处理。
4) 行数据库与列数据库的区别
5) hbase表特点：
- 表比较大，一个表有数十亿行，上百万列；
- 无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要冬天的增加，同一张表中的行也已有截然不同的列；
- 稀疏：空值列并不占用存储空间，列独立检索；
- 数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时间戳；
- 数据类型单一：数据都是字符串，没有类型
6) 存储核心—Hstore
Hstore分为menstore和storefiles两部分。
用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除
HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能架构。
7) Hbase架构
一个HMaster（管理服务器）控制多个Region Server（数据服务器）；
- HMater负责表的创建、删除、维护以及Region的分配和负载均衡；
- Region Server负责管理维护Region以及响应读写请求；
- 客户端与HMaster进行有关表的元数据操作，之后直接读写Region servers。
Master职责：
1. 为regionserver分配region；
2. 负责regionserver的负载均衡；
3. 垃圾文件回收；
4. 处理schema请求
Zookeeper职责：
- 保证集群只有一个Master；
- 监控Region Server状态，实时通知Master；
- Hbase目录入口地址；
- Hbase的Schema信息
Region职责：
- 对数据的读写支持；
- 对region管理的支持；
- Hbase目录入口地址；
- Hbase的Schema信息
8) HBase 和 HDFS关系
9) hive与hbase区别
相同点：都是架构在hadoop之上，都是用hadoop作为底层存储
不同点：
Hive：
- 是批处理系统，目的是检索MapReduce jobs的编写工作；
- 是纯逻辑表并且是全表扫描，本身不存储和计算数据，完全依赖HDFS和MapReduce；
- 时效性低
Hbase：
- 是实时操作系统，目的是弥补hadoop的缺陷项目；
- 是物理表，采用列存储索引数据或实时数据，提供超大的内存hash表；
- 高时效性。
