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一條資料的HBase之旅，簡明HBase入門教程-開篇
Hbase技術詳細學習筆記

1、簡介

Apache HBase是基於Hadoop構建的一個分散式的、可伸縮的海量資料儲存系統，其底層用HDFS實現資料儲存。

HDFS介紹

1. HBase中的資料為何不直接存放於HDFS之上？
HBase中儲存的海量資料記錄，通常在幾百Bytes到KB級別，如果將這些資料直接儲存於HDFS之上，會導致大量的小檔案產生，為HDFS的元資料管理節點(NameNode)帶來沉重的壓力。

HBase常被用來存放一些海量的(通常在TB級別以上)結構比較簡單的資料，如歷史訂單記錄，日誌資料，監控Metris資料等等，HBase提供了簡單的基於Key值的快速查詢能力。

NoSQL領域，資料表的模樣卻往往換成了另外一種"畫風"，這些"雜亂無章"的列所構成的多行資料，被稱之為一個"稀疏矩陣"，而上圖中的每一個"黑塊塊"，在HBase中稱之為一個KeyValue。

2、適用場景

1. 什麼樣的資料適合用HBase來儲存？

HBase的資料模型比較簡單，資料按照RowKey排序存放，適合HBase儲存的資料，可以簡單總結如下：

• 以實體為中心的資料
  實體可以包括但不限於如下幾種：描述這些實體的，可以有基礎屬性資訊、實體關係(圖資料)、所發生的事件(如交易記錄、車輛軌跡點)等等。

  • 自然人／賬戶／手機號／車輛相關資料
  • 使用者畫像資料（含標籤類資料）
  • 圖資料（關係類資料）

• 以事件為中心的資料

  • 監控資料
  • 時序資料
  • 實時位置類資料
  • 訊息/日誌類資料

上面所描述的這些資料，有的是結構化資料，有的是半結構化或非結構化資料。

HBase的“稀疏矩陣”設計，使其應對非結構化資料儲存時能夠得心應手，但在我們的實際使用者場景中，結構化資料儲存依然佔據了比較重的比例。

2. 既然HBase也是一個數據庫，能否用它將現有系統中昂貴的Oracle替換掉？

HBase擅長於儲存結構簡單的海量資料但索引能力有限，而Oracle等傳統關係型資料庫(RDBMS)能夠提供豐富的查詢能力，但卻疲於應對TB級別的海量資料儲存，HBase對傳統的RDBMS並不是取代關係，而是一種補充。