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一、HBase的介绍
HBase的定义与作用
HBase是一个分布式的、面向列的非关系型（也就是基于key-value存储）的数据库。
HBase的作用：为HDFS提供低延迟的数据查询能力。
注意：HBase不是计算型的框架，就是用于存储数据，提供低延迟的数据存储，所以MR（Hive）的计算功能是HBase替代不了的。
低延迟
客户端读取的延迟时间要控制在秒级甚至是毫秒级给出响应；通过MapReduce或Hive也可以从HDFS中读取数据，但是MR或Hive的查询延迟一般在分钟级别。
分析MR或者Hive其原理得知中间过程如下：
①手写复杂Hql--->②解析成MRJob--->③MRJob的任务分配---->④执行查询---->⑤返回结果
时间大多数都消耗在①②③过程中（底层涉及大量磁盘IO）
HBase的低延迟
HBase之所以能做到低延迟的数据查询，是因为底层（后续会分析底层设计）充分利用了缓存机制，以及复杂的数据结构和精妙的算法来实现的。
二、HBase的特点
①分布式架构
HBase是通过集群来存储数据，最终的数据还是会存储到HDFS中。
②面向列存储
由上图我们可以分析：
1）如果是基于行存储，数据在磁盘上存储是连续的。
2）如果是基于列存储，数据在磁盘，存储是不连续。
3)性能对比：
①写入性能：就衡量数据的写入次数，写入的次数越少，性能越高，因为磁盘的每一次写入，都要发生磁头调度，产生寻道时间。
所以综上，行存储在数据写入上有优势，因为列存储会发生多次的磁盘随机写。
②读取性能：
如果从数据的读取性能来比，比如读取整表还是行存储的性能高，因为会产生较少的磁盘I/O就可以读取整表数据，而列存储还是要产生较多的磁盘随机写。
如果从数据的读取性能来比，比如读取特定列，列存储有明显的优势，因为不存在冗余列（数据）问题，而如果是行存储，就会存在冗余列（数据），消除冗余列的过程是有的（在内存里发生的）；列存储这种优势，尤其是在海量数据查询时，会被成倍的放大，并且在生产环境下，查询的特点都是基于某些列来查询。
4）基于列存储的优势
①因为每一列数据都是同质（同类型）的，可以避免类型间的频繁切换。
②因为每一列的数据同类型，可以采用更高效的压缩算法来压缩数据。
三、HBase列族
HBase是面向列存储的，列族的机制的目的是：减少数据写入次数，提高写入性能。
注意：在创建HBase表，列族的数量不宜过多，应该将具有相近的I/O特性的列放到同一个列族下，避免跨列族的访问，比如：name和age列经常被一起查询或插入，就应该将这两列放到同一个列族。
HBase表的列族是建表时指定的，而列在建表后插入数据时增加，不用担心列过多引起的存储代价提高的问题。因为针对一行数据，某一列没有数据，并不会占用磁盘的额外空间。因此一张HBase往往是稀疏的。
四、HBase的行键
向HBase插入数据时，必须为每一行数据指定行键，具备唯一性。HBase本质就是基于Key-Value的存储系统，其中key：就是行键（rowKey），value:列族数据的集合。
HBase会按RowKey做字典升序排序。
五、版本历史数据
HBase会存储历史版本数据，可以通过：scan 'tabname',{ROW=>true,VERSIONS=>3}来开启查询。
其中VERSIONS=>3，表示来查看3个版本的数据（包含当前版本+历史版本=3）
默认情况下，HBase最多能存储的版本数=3
历史数据不宜过多，会浪费很大的存储空间。
