HBase的应用场景:

需对数据进行随机读操作或者随机写操作； 
大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作； 
读写访问均是非常简单的操作。

HBase概述：

HBase是一个基于HDFS的面向列的分布式数据库，源于Google的BigTable论文；
HBase是Apache Hadoop生态系统中的重要组成部分，主要用于海量结构化数据存储；
HBase内部管理的文件全部存储在HDFS中；

NoSQL简介：

NoSQL=No SQL(也就是说不仅仅是SQL,比如HBase就拥有Phoenix工具)；
常见的NoSQL与RDBMS:
NoSQL：HBase, Redis, MongoDB；
RDBMS：MySQL,Oracle,SQL Server,DB2；

HBase数据库的特点：

它介于NoSQL与RDBMS之间，仅能通过主键和主键的range来检索数据；
HBase的查询功能简单，不支持JOIN操作；
不支持复杂的事务，只支持行级事务(可以通过hive实现多表JOIN的操作)；
HBase中支持的数据类型，byte[]，底层存储数据的结构都是byte[]；
主要用来存储结构化和半结构化的松散数据；

结构化、半结构化和非结构化区别：

结构化：数据结构字段含义确定，清晰，典型的如数据库中的表结构。
半结构化：具有一定结构，但语义不够确定，典型的如 HTML 网页，有些字段是确定的(title)， 有些不确定(table)；
非结构化：杂乱无章的数据，很难按照一个概念去进行抽取，无规律性；
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；

HBase中表的特点：

大：一个表可以有几十亿行，上百万列；
面向列：面向列族的存储和权限控制，列簇的独立检索；
稀疏：对于为空的列，并不占据存储空间，因此表可以设计的非常稀疏；
无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列；

HBase中常见名词:

Row Key			类似于myql的主键，唯一，标识一行数据，可以是任意字符串最大(64kb)；
ColumnFamily	列族，一个列族下边可以有很多列；
TimesTamp		时间戳，一般自动赋值，也可以手动赋值，非常重要，避免数据版本冲突，最新的数据排在最前面；

HBase 存储特点：

每个Column Family存储在HDFS上的一个单独的文件中；
Row Key和Version Number在每个Column Family中均有一份；
空值不会被保存；
HBase为每个值维护了多级索引，即Row Key、Column Family、Column 	Name、TimeStamp等；

HBase 物理存储：

Table中的所有行都按照Row Key的字典序排列；
Table在行的方向上分割为多个Region；
Region按大小分割的，每个表开始只有一个Region，随着数据的增多，region会不断的增大；
当增大到一个阈值时，Region就会等分成两个新的Region，之后会有越来越多的Region；
Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元；
不同的Region分布到不同的RegionServer上；
Region虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元；
(Region由一个或者多个Store组成，每个Store保存一个Column Family；
每个Store又由一个memStore和0至多个StoreFile组成，
memStore存储在内存中，StoreFile存储在HDFS上。)

HBase的基本架构：

Client：包含访问HBase接口，并维护Cache来加快对HBase的访问；
Zookeeper：	保证在任何时候，集群中只有一个Master；
			存储所有Region的寻址入口；
			实时监控Region Server的上线下线活动信息，并实时通知给Master；
			存储HBase的Schema和table元数据；
Master：	为Region Server分配Region；
			负责Region Server的负载均衡；
			发现失效的Region Server并重新分配其他的Region；
			管理用户对table的增删改查操作；
Region Server：	管理master为其分配的region；
				Region Server维护Region，处理对这些Region的IO请求；
				Region Server负责和底层HDFS的交互，存储数据到HDFS；
				负责region变大以后的拆分，负责storefile的合并，master给的指令；
HDFS：	HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务；
		同时为HBase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持；
		提供元数据和表数据的底层分布式存储服务，数据多副本，保证的高可靠和高可用。

1Zookeeper的作用：

HBase依赖Zookeeper；
默认情况下，HBase管理Zookeeper实例，比如启动或者停止Zookeeper；
Master与Region Servers启动时会向Zookeeper中注册；
Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障；

容错性

HBase容错：
	Zookeeper重新选择一个新的Master；
	无Master的过程中，数据读取仍照常运行；
	无Master的过程中，Region切分、负载均衡等无法进行；
RegionServer容错：
	定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦一段时间内未出现心跳，
	Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上；
	失效服务器上“预写”日志（HLOG）由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer；
Zookeeper容错：
	Zookeeper是一个可靠的服务，一般配置三到五个实例。

Region寻址

Client请求ZooKeeper获取.META.所在的RegionServer的地址。
Client请求.META.所在的RegionServer获取访问数据所在的RegionServer地址，client会将.META.的相关信息cache下来，以便下一次快速访问。
Client请求数据所在的RegionServer，获取所需要的数据。