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：
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。
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：
先来看一下读取一行记录HBase是如何进行工作的，首先HBase Client端会连接Zookeeper Qurom(从下面的代码也能看出来，例如：HBASE_CONFIG.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.50.216") )。通过Zookeeper组件Client能获知哪个Server管理-ROOT- Region。那么Client就去访问管理-ROOT-的Server，在META中记录了HBase中所有表信息，(你可以使用 scan ‘.META.‘ 命令列出你创建的所有表的详细信息),从而获取Region分布的信息。一旦Client获取了这一行的位置信息，比如这一行属于哪个Region，Client将会缓存这个信息并直接访问HRegionServer。久而久之Client缓存的信息渐渐增多，即使不访问.META.表也能知道去访问哪个HRegionServer。HBase中包含两种基本类型的文件，一种用于存储WAL的log，另一种用于存储具体的数据，这些数据都通过DFS
Client和分布式的文件系统HDFS进行交互实现存储。
如图所示：
再来看看HBase的一些内存实现原理：
- HMaster— HBase中仅有一个Master server。
- HRegionServer—负责多个HRegion使之能向client端提供服务，在HBase cluster中会存在多个HRegionServer。
- ServerManager—负责管理Region server信息，如每个Region server的HServerInfo(这个对象包含HServerAddress和startCode),已load Region个数，死亡的Region server列表
- RegionManager—负责将region分配到region server的具体工作，还监视root和meta 这2个系统级的region状态。
- RootScanner—定期扫描root region，以发现没有分配的meta region。
- MetaScanner—定期扫描meta region,以发现没有分配的user region。
HBase基本命令
下面我们再看看看HBase的一些基本操作命令，我列出了几个常用的HBase Shell命令，如下：
|
名称 |
命令表达式 |
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| 创建表 | create ‘表名称‘, ‘列名称1‘,‘列名称2‘,‘列名称N‘ | |
| 添加记录 | put ‘表名称‘, ‘行名称‘, ‘列名称:‘, ‘值‘ | |
| 查看记录 | get ‘表名称‘, ‘行名称‘ | |
| 查看表中的记录总数 | count ‘表名称‘ | |
| 删除记录 | delete ‘表名‘ ,‘行名称‘ , ‘列名称‘ | |
| 删除一张表 | 先要屏蔽该表，才能对该表进行删除，第一步 disable ‘表名称‘ 第二步 drop ‘表名称‘ | |
| 查看所有记录 | scan "表名称" | |
| 查看某个表某个列中所有数据 | scan "表名称" , [‘列名称:‘] | |
| 更新记录 | 就是重写一遍进行覆盖 | |
3-HBase优化技巧
这篇文章浅显的从几个方面谈谈HBase的一些优化技巧，只能作为我学习笔记的一部分，因为学多了怕忘，留给自己以后看看。
1 修改 linux 系统参数
Linux系统最大可打开文件数一般默认的参数值是1024,如果你不进行修改并发量上来的时候会出现“Too Many Open Files”的错误，导致整个HBase不可运行，你可以用ulimit -n 命令进行修改，或者修改/etc/security/limits.conf 和/proc/sys/fs/file-max 的参数，具体如何修改可以去Google 关键字 “linux limits.conf ”
2 JVM 配置
修改 hbase-env.sh 文件中的配置参数，根据你的机器硬件和当前操作系统的JVM(32/64位)配置适当的参数
HBASE_HEAPSIZE 4000 HBase使用的 JVM 堆的大小
HBASE_OPTS "‐server ‐XX:+UseConcMarkSweepGC"JVM GC 选项
HBASE_MANAGES_ZKfalse 是否使用Zookeeper进行分布式管理
3 HBase持久化
重启操作系统后HBase中数据全无，你可以不做任何修改的情况下，创建一张表，写一条数据进行，然后将机器重启，重启后你再进入HBase的shell中使用 list 命令查看当前所存在的表，一个都没有了。是不是很杯具？没有关系你可以在hbase/conf/hbase-default.xml中设置hbase.rootdir的值，来设置文件的保存位置指定一个文件夹 ，例如：<value>file:///you/hbase-data/path</value>，你建立的HBase中的表和数据就直接写到了你的磁盘上，如图所示：
同样你也可以指定你的分布式文件系统HDFS的路径例如: hdfs://NAMENODE_SERVER:PORT/HBASE_ROOTDIR，这样就写到了你的分布式文件系统上了。
4 配置HBase运行参数
其次就需要对hbase/conf/hbase-default.xml 文件进行配置，以下是我认为比较重要的配置参数
hbase.client.write.buffer
描述：这个参数可以设置写入数据缓冲区的大小，当客户端和服务器端传输数据，服务器为了提高系统运行性能开辟一个写的缓冲区来处理它， 这个参数设置如果设置的大了，将会对系统的内存有一定的要求，直接影响系统的性能。
hbase.master.meta.thread.rescanfrequency
描述：多长时间 HMaster对系统表 root 和 meta 扫描一次，这个参数可以设置的长一些，降低系统的能耗。
hbase.regionserver.handler.count
描述：由于HBase/Hadoop的Server是采用Multiplexed, non-blocking I/O方式而设计的，所以它可以透过一个Thread来完成处理，但是由于处理Client端所呼叫的方法是Blocking I/O，所以它的设计会将Client所传递过来的物件先放置在Queue，并在启动Server时就先产生一堆Handler(Thread)，该Handler会透过Polling的方式来取得该物件并执行对应的方法，默认为25，根据实际场景可以设置大一些。
hbase.regionserver.thread.splitcompactcheckfrequency
描述：这个参数是表示多久去RegionServer服务器运行一次split/compaction的时间间隔，当然split之前会先进行一个compact操作.这个compact操作可能是minor compact也可能是major compact.compact后,会从所有的Store下的所有StoreFile文件最大的那个取midkey.这个midkey可能并不处于全部数据的mid中.一个row-key的下面的数据可能会跨不同的HRegion。
hbase.hregion.max.filesize
描述：HRegion中的HStoreFile最大值，任何表中的列族一旦超过这个大小将会被切分，而HStroeFile的默认大小是256M。
hfile.block.cache.size
描述：指定 HFile/StoreFile 缓存在JVM堆中分配的百分比，默认值是0.2，意思就是20%，而如果你设置成0，就表示对该选项屏蔽。
hbase.zookeeper.property.maxClientCnxns
描述： 这项配置的选项就是从zookeeper中来的，表示ZooKeeper客户端同时访问的并发连接数，ZooKeeper对于HBase来说就是一个入口这个参数的值可以适当放大些。
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit
描述：在Region Server中所有memstores占用堆的大小参数配置，默认值是0.4，表示40%，如果设置为0，就是对选项进行屏蔽。
hbase.hregion.memstore.flush.size
描述：Memstore中缓存的内容超过配置的范围后将会写到磁盘上，例如：删除操作是先写入MemStore里做个标记，指示那个value, column 或 family等下是要删除的，HBase会定期对存储文件做一个major compaction，在那时HBase会把MemStore刷入一个新的HFile存储文件中。如果在一定时间范围内没有做major compaction，而Memstore中超出的范围就写入磁盘上了。
4–存储
在HBase中创建的一张表可以分布在多个Hregion，也就说一张表可以被拆分成多块，每一块称我们呼为一个Hregion。每个Hregion会保 存一个表里面某段连续的数据，用户创建的那个大表中的每个Hregion块是由Hregion服务器提供维护，访问Hregion块是要通过 Hregion服务器，而一个Hregion块对应一个Hregion服务器，一张完整的表可以保存在多个Hregion 上。HRegion Server 与Region的对应关系是一对多的关系。每一个HRegion在物理上会被分为三个部分：Hmemcache(缓存)、Hlog(日志)、HStore(持久层)。
上述这些关系在我脑海中的样子，如图所示：
1.HRegionServer、HRegion、Hmemcache、Hlog、HStore之间的关系，如图所示：
2.HBase表中的数据与HRegionServer的分布关系，如图所示：
HBase读数据
HBase读取数据优先读取HMemcache中的内容，如果未取到再去读取Hstore中的数据，提高数据读取的性能。
HBase写数据
HBase写入数据会写到HMemcache和Hlog中，HMemcache建立缓存，Hlog同步Hmemcache和Hstore的事务日志，发起Flush Cache时，数据持久化到Hstore中，并清空HMemecache。
客户端访问这些数据的时候通过Hmaster ，每个 Hregion 服务器都会和Hmaster 服务器保持一个长连接，Hmaster 是HBase分布式系统中的管理者，他的主要任务就是要告诉每个Hregion 服务器它要维护哪些Hregion。用户的这些都数据可以保存在Hadoop 分布式文件系统上。 如果主服务器Hmaster死机，那么整个系统都会无效。下面我会考虑如何解决Hmaster的SPFO的问题，这个问题有点类似Hadoop的SPFO 问题一样只有一个NameNode维护全局的DataNode，HDFS一旦死机全部挂了，也有人说采用Heartbeat来解决这个问题，但我总想找出
其他的解决方案，多点时间，总有办法的。