cap理论： 一致性 可用性 可靠性
任何分布式系统只能最多满足上面2点，无法全部满足
NOSQL = Not Only SQL = 不只是SQL
HBase速度并不快，知识当数据量很大时它慢的不明显
HBase缺点：
数据分析是弱项，对于整个NOSQL生态圈，基本都不支持表关联
需求如下时不支持使用HBase:
主要需求是数据分析，比如做报表
单表数据量不超过千万
需求如下时使用HBase:
单表数据量超过千万，并发还挺高
数据分析需求弱，或不需要那么灵活/实时
宏观上看
HBase部署架构上分为： Master服务器 RegionServer服务器
一般情况下：一个集群=1*Master服务器+N*RegionServer服务器
Master服务器维护表结构信息
Region Server服务器负责存储实际数据，保存的表数据直接存储在HDFS上； RegionServer依赖Zookeeper服务，Zookeeper扮演着管家的角色，管理所有Region Server信息，包括具体的数据段存放在哪个Region Server
客户端每次与HBase连接，都是先和Zookeeper通信，查询出需要连接哪个Region Server，然后再连接Region Server
HBase特殊一点：客户端获取数据由客户端直接连接RegionServer, Master挂掉依然可以查询数据，存储/删除数据，但是不能新建表
微观上看
Region: 是一段数据的集合（多个行的集合）， HBase中的表可以分成1个或多个Region
一个Region Server上存在1个或多个Region
数据量大时，HBase会拆分Region
Hbase负载均衡时，Region可能会从一个Region Server上移到另一个RegionServer上
Region是基于HDFS实现的
RegionServer 是存放Region的容器，直观上就是服务器上的一个服务
Master 角色像是打杂的，只负责各种协调工作，如建表，删除表等，他们的共性就是需要跨Region Server
存储架构
HBase最基本的存储单位是列 一列或多列形成一行row
HBase不是严格的行列对齐，这一行可能有3列，下一行有4列，行与行的列可以完全不一样
每个行都有唯一的行键row key来标定这个行的唯一特性，每个列有多个版本，多个版本的值存在单元格cell（单元格是数据存储的最小单位）中
行键row key: 由用户指定的一串不可重复的字符串，HBase是根据行键来进行排序（字典排序）进而确定存储位置
若干列组成一个列族
列族需要在建表时就确定，此外表的很多属性（过期时间，数据块缓存等）都定义在列族上，不同的列族有完全不同的属性配置，相同列族内的列具有相同的属性
列必须依赖列族存在，单独的列无意义
HBase中列的名称前面总是带着所属的列族，如b:age
唯一确定一个值： 行键：列族：列：版本号（rowkey:column family:column:version），版本号不写则默认最新的版本
HBase中，每个存储语句必须精确定义的写出数据要存储到哪个单元格，而单元格由 表：列族：行：列定义
