HBase概述--什么是HBase

      传统的关系型数据库处理方式是基于全面的 ACID 保证，遵循 SQL92 的标准表设计模式（范式）和数据类型，基于 SQL 语言的 DML 数据交互方式。长期以来这种基于关系型数据库的 IT 信息化建设中发展良好，但受制于关系型数据库提供的数据模型，对于逐渐出现的，为预先定义模型的数据集，关系型数据库不能很好的工作。越来越多的业务系统需要能够适应不同种类的数据格式和数据源，不需要预先范式定义，经常是非结构化的或者半结构化的（如用户访问网站的日志)，这需要系统处理比传统关系型数据库高几个数量级的数据（通常是 TB 及 PB 规模级别）。传统关系型数据库能够纵向扩展到一定程度（如 Oracle 的 RAC，IBM 的 pureScale）。但这通常意味着高昂的软件许可费用和复杂的应用逻辑。

      基于系统需求发生了巨大变化，数据技术的先驱们不得不重新设计数据库，基于大数据的 NoSQL 的曙光就这样出现了，大数据及 NoSQL 的使用首先在 google、facebook 等互联网公司，随后是金融、电信行业，众多 Hadoop&NoSQL 的开源大数据项目如雨后春笋般发展，被互联网等公司用于处理海量和非结构化类型的数据。一些项目关注于快速 key-value 的键值存储，一些关注内置数据结构或者基于文档的抽象化，一些 NoSQL 数据管理技术框架为了性能而牺牲当前的数据持久化，不支持严格的 ACID，一些开源框架甚至为了性能放弃写数据到硬盘……

      Hbase 就是 NoSQL 中卓越的一员，Hbase 提供了键值 API，承诺强一致性，所以客户端能够在写入后马上看到数据。HBase 依赖 Hadoop 底层分布式存储机制，因此能够运行在多个节点组成的集群上，并对客户端应用代码透明，从而对每个开发人员来说设计和开发 Hbase 的大数据项目变得简单易行。Hbase 被设计来处理 TB 到 PB 级的数据，并针对该类海量数据和高并发访问做了优化，作为 Hadoop 生态系统的一部分，它依赖 Hadoop 其他组件提供的重要功能，如 DataNode 数据冗余和 MapReduce 批注处理。

HBase – Hadoop Database，是一个构建在HDFS上的，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是Google Bigtable的开源实现，典型的key/value系统，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，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。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统，其中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。

此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。