HBase是什么？
HBase是Apache Hadoop中的一个子项目，Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元，通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据 存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操作，如右侧的图所示：
HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。
为什么采用HBase？
HBase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。
HBase是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据存储方式。就点有点类似于现在流行的Memcache，但不仅仅是简单的一个key对应一个 value，你很可能需要存储多个属性的数据结构，但没有传统数据库表中那么多的关联关系，这就是所谓的松散数据。
简单来说，你在HBase中的表创建的可以看做是一张很大的表，而这个表的属性可以根据需求去动态增加，在HBase中没有表与表之间关联查询。你只需要 告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。但是你需要注意HBase中不包含事务此类的功 能。
Apache HBase 和Google Bigtable 有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用，可以简化设计和升级的成本。
如何运行HBase？
从 Apache的HBase的镜像网站上下载一个稳定版本的HBase http://mirrors.devlib.org/apache/hbase/stable/hbase-0.20.6.tar.gz， 下载完成后，对其进行解压缩。确定你的机器中已经正确的安装了Java SDK、SSH，否则将无法正常运行。
$ cd /work/hbase
进入此目录
$ vim conf/hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/JDK_PATH
编辑 conf/hbase-env.sh 文件,将JAVA_HOME修改为你的JDK安装目录
$ vim conf/regionservers
输入你的所有HBase服务器名,localhost,或者是ip地址
$ bin/start-hbase.sh
启动hbase, 中间需要你输入两次密码，也可以进行设置不需要输入密码，启动成功，如图所示：
$ bin/hbase rest start
启动hbase REST服务后就可以通过对uri: http://localhost:60050/api/ 的通用REST操作(GET/POST/PUT/DELETE)实现对hbase的REST形式数据操作.
也可以输入以下指令进入HQL指令模式
$ bin/hbase shell
$ bin/stop-hbase.sh
关闭HBase服务
启动时存在的问题
由于linux系统的主机名配置不正确，在运行HBase服务器中可能存在的问题，如图所示：
2010-11-05 11:10:20,189 ERROR org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster: Can not start master
java.net.UnknownHostException: ubuntu-server216: ubuntu-server216
表示你的主机名不正确，你可以先查看一下 /etc/hosts/中名称是什么，再用 hostname 命令进行修改， hostname you_server_name
查看运行状态
1、如果你需要对HBase的日志进行监控你可以查看 hbase.x.x./logs/下的日志文件，可以使用tail -f 来查看。
2、通过 web方式查看运行在 HBase 下的zookeeper http://localhost:60010/zk.jsp
3、如果你需要查看当前的运行状态可以通过web的方式对HBase服务器进行查看，如图所示：
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Apach 的 Hadoop的项目中包含了那些产品，如图所示：
Pig 是在MapReduce上构建的查询语言(SQL-like),适用于大量并行计算。
Chukwa 是基于Hadoop集群中监控系统，简单来说就是一个“看门狗” (WatchDog)
Hive 是DataWareHouse 和 Map Reduce交集，适用于ETL方面的工作。
HBase 是一个面向列的分布式数据库。
Map Reduce 是Google提出的一种算法，用于超大型数据集的并行运算。
HDFS 可以支持千万级的大型分布式文件系统。
Zookeeper 提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，用于分布式系统的可靠协调系统。
Avro 是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。
扩展阅读2：
什么是列存储？列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因 此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就 更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。这张图讲述了传统的行存储和列存储的区别：
扩展阅读3：
对系统海量的Log4J日志可以存放在一个集中式的机器上，在此机器上安装 splunk 可以方便对所有日志查看，安装方法可以参考：
http://www.splunk.com/base/Documentation/latest/Installation/InstallonLinux
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/735451/blog/79487