目录

1.HBase概述

1.1BigTable

1.2 HBase简介

HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表

1.3 HBase和传统的关系型数据库之间的区别

2.HBase访问接口

3.HBase数据模型

3.1 数据模型概述

• HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符（列名）和时间戳每个值是一个未经解释的字符串，没有数据类型
• 用户在表中存储数据，每一行都有一个可排序的行键和任意多的列
• 表在水平方向由一个或者多个列族组成，一个列族中可以包含任意多个列，同一个列族里面的数据存储在一起
• 列族支持动态扩展，可以很轻松地添加一个列族或列，无需预先定义列的数量以及类型，所有列均以字符串形式存储，用户需要自行进行数据类型转换
• HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留（这是和HDFS只允许追加不允许修改的特性相关的）

3.2 数据模型相关概念

3.3 数据坐标

3.4 概念视图

3.5 物理视图

从上面的概念师徒我们可以看到，有很多行的记录在某些列簇的列上面时没有数据的，如果直接按照概念视图进行存储，则会造成很大的空间上的浪费，所以物理视图中，将概念视图中按照列簇进行拆分成多个表格，然后对拆分后的表格进行存储。

3.6 面向列的存储

行式存储指的是将一条记录以行的方式进行存储；列式存储指的是将一条记录按照列的方式进行存储。

列式存储相比于行式存储的优势：

• 由于在实际的数据分析应用中，我们常常感兴趣的是某一列的数据的一个分布情况，所以按照列存储的话，很方便的将数据按照属性（列名）提取出来。如果按照行存储，则要遍历每一行，然后将数据进行拼接，效率低下。
• 每条记录的相同列的数据的取值，类型相近，利于数据的存储
• 可以动态的实现列的添加，而不像传统的关系型数据库，在确定表的结构后便无法进行修改。

4.HBase的实现原理

4.1 HBase功能组件

4.2 表和region

4.3 region的定位

元数据：描述数据的数据

5.HBase运行机制

5.1 HBase系统架构

5.2 region服务器工作原理

5.3 Store工作原理

5.4 HLog工作原理

6.HBase应用方案

6.1 HBase实际应用过程中的性能优化方案

默认的HBase行健时按照升序存储的，而实际应用中常常时查看最新的几条记录，所以实际过程中会将HBase的存储修改为降序存储。

6.2 HBase性能监测

• Master-status(自带)
  
• Ganglia
  
• OpenTSDB
  
• Ambari
  

6.3 在HBase上构建SQL引擎

6.4 构建HBase二级索引（列的直接索引）

7.HBase编程实践

参考网站

7.1 HBase的安装和配置

7.2 HBase常用的Shell命令

7.3 HBase常用的JAVA API及应用

8.总结