1.HBase概述
1.1 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；
1.2 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；
1.3 HBase内部管理的文件全部存储在HDFS中；
2.NOSQL简介
NoSQL=Not Only SQL，也就是说不仅仅是SQL，会有一些把NOSQL数据的原生查询语句封装成为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：
（1）它介于NOSQL与RDBMS之间，仅能通过主键和主键的range来检索数据；
（2）HBase的查询功能简单，不支持JOIN操作；
（3）HBase中支持的数据类型，byte[]，底层存储数据的结构都是byte[]；
（4）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）；
（5）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：
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：杂乱无章的额数据，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；
3.HBase中表的特点
3.1 大，一个表可以有几十亿行，上百万列；
3.2 面向列，面向列族的存储和权限控制，列簇的独立检索；
3.3 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；
3.4 无模式，每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的添加，同一张表不同的行可以使用不同的列；
4.HBase中的名词概念
HBase中的数据表如下：
4.1 Row Key概念
Row Key的概念与mysql中的主键概念是一致的，HBase使用Row Key来唯一的标识一行数据；
由于HBase中仅支持三种查询方式：
（1）基于Row Key的范围扫描；
（2）基于Row Key的单行查询；
（3）全表扫描；
因此Row Key在HBase中的设计至关重要，对HBase的性能影响很大；
Row Key的行键可以说任意字符串（最大长度为64KB），在实际的应用中长度一般为（10-100bytes），最好是16；在HBase的内部，Row Key保存为字节数组，HBas会对表中的数据按照Row Key排序（字典排序）；
4.2 Column的概念
列，可理解为mysql中列的概念；
4.3 Column Family的概念
列族，HBase所引入的概念；HBase通过列族划分数据的存储，列族下面可以包含任务多的列，实现数据的灵活存取；就像家族的概念一样，我们知道一个家族搜索由很多家庭构成的；列族也类似，由一个一个的列构成；
HBase表的创建的时候就必须指定列族；就像关系型数据库创建的时候必须指定具体的列一样的；
HBase的列族不是越多越好，官方推荐的是列族最好小于或者等于3,；我们使用的场景一般是1个列族；
4.4 TimeStamp的概念
TimeStamp对于HBase来说至关重要，因为它是实现HBase多版本的关键；在HBase中使用不同的TimeStamp来标识相同的Row Key行对应不同版本的数据；
HBase中通过Row Key和columns确定为一个存储单元成为cell，每个cell都保存着同一份数据的多个版本；版本通过时间戳来索引，时间戳的类型是64位整形，时间戳可以有HBase（在数据写入时自动）赋值，此时间戳是精确到毫秒的当前系统时间；时间戳也可以有客户显示赋值；如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳；每个cell中，不同版本的数据按照倒序排序，即最新的数据排再最前面；
为了避免数据存在过多版本造成的管理（包括存储和索引）负担，HBase提供了两种数据版本回收方式：
保存数据的最后n个版本；
保存最近一段时间内的版本（设置数据的生命周期TTL）；
用户可以正对每个列簇进行设置；