Hbase是什么
HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。
尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法，但事实上大多数解决方案，特别是一些关系类型的，在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点。许多商家通过复制和分区的方法来扩充数据库使其突破单个节点的界限，但这些功能通常都是事后增加的，安装和维护都和复杂。同时，也会影响RDBMS的特定功能，例如联接、复杂的查询、触发器、视图和外键约束这些操作在大型的RDBMS上的代价相当高，甚至根本无法实现。
HBase从另一个角度处理伸缩性问题。它通过线性方式从下到上增加节点来进行扩展。HBase不是关系型数据库，也不支持SQL，但是它有自己的特长，这是RDBMS不能处理的，HBase巧妙地将大而稀疏的表放在商用的服务器集群上。
HBase 是Google Bigtable 的开源实现，与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似， 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。
HBase的特点
- 大：一个表可以有上亿行，上百万列。
- 面向列：面向列表（簇）的存储和权限控制，列（簇）独立检索。
- 稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。
- 无模式：每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列。
- 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，版本号就是单元格插入时的时间戳。
- 数据类型单一：HBase中的数据都是字符串，没有类型。
HBase的高并发和实时处理数据
Hadoop是一个高容错、高延时的分布式文件系统和高并发的批处理系统，不适用于提供实时计算；HBase是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS分布式文件系统上，由HDFS保证期高容错性，但是再生产环境中，HBase是如何基于hadoop提供实时性呢？ HBase上的数据是以StoreFile(HFile)二进制流的形式存储在HDFS上block块儿中；但是HDFS并不知道的hbase存的是什么，它只把存储文件是为二进制文件，也就是说，hbase的存储数据对于HDFS文件系统是透明的。下面是HBase文件在HDFS上的存储示意图。
HBase HRegion servers集群中的所有的region的数据在服务器启动时都是被打开的，并且在内冲初始化一些memstore，相应的这就在一定程度上加快系统响 应；而Hadoop中的block中的数据文件默认是关闭的，只有在需要的时候才打开，处理完数据后就关闭，这在一定程度上就增加了响应时间。
从根本上说，HBase能提供实时计算服务主要原因是由其架构和底层的数据结构决定的，即由LSM-Tree + HTable(region分区) + Cache决定——客户端可以直接定位到要查数据所在的HRegion server服务器，然后直接在服务器的一个region上查找要匹配的数据，并且这些数据部分是经过cache缓存的。具体查询流程如下图所示：
具体数据访问流程如下：
- Client会通过内部缓存的相关的-ROOT-中的信息和.META.中的信息直接连接与请求数据匹配的HRegion server；
- 然后直接定位到该服务器上与客户请求对应的Region，客户请求首先会查询该Region在内存中的缓存——Memstore(Memstore是一个按key排序的树形结构的缓冲区)；
- 如果在Memstore中查到结果则直接将结果返回给Client；
- 在Memstore中没有查到匹配的数据，接下来会读已持久化的StoreFile文件中的数据。前面的章节已经讲过，StoreFile也是按 key排序的树形结构的文件——并且是特别为范围查询或block查询优化过的，；另外HBase读取磁盘文件是按其基本I/O单元(即 HBase Block)读数据的。
具体就是过程就是：
如果在BlockCache中能查到要造的数据则这届返回结果，否则就读去相应的StoreFile文件中读取一block的数据，如果还没有读到要查的 数据，就将该数据block放到HRegion Server的blockcache中，然后接着读下一block块儿的数据，一直到这样循环的block数据直到找到要请求的数据并返回结果；如果将该 Region中的数据都没有查到要找的数据，最后接直接返回null，表示没有找的匹配的数据。当然blockcache会在其大小大于一的阀值（heapsize * hfile.block.cache.size
* 0.85）后启动基于LRU算法的淘汰机制，将最老最不常用的block删除。
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