一：基本資訊

1.Hbase是什麼

　　2006年，Google公佈了BigTable論文，BigTable是一種構建於GFS和 MapReduce之上的多維稀疏圖管理工具。

　　 正是這三篇論文，掀起了開源軟體的大資料熱潮。人們根據GFS，開發出了HDFS 檔案儲存。MapReduce計算框架，也成了海量資料處理的標準。而HDFS與 MapReduce結合在一起，形成了Hadoop。而BigTable更是啟發了無數的NoSQL 資料庫。而HBase正是繼承了正統的BigTable思想。所以，Hadoop+HBase是模擬 了Google處理海量網頁的三大基石實現的，他們也就成了開源大資料處理的基石。

2.資料結構

　　HBase也可以作為一個數據庫使用，但是為了應對海量資料，他儲存資料的方式 與我們理解的傳統關係型資料庫有很大的區別。雖然他也有表、列這樣的邏輯結 構，但是整體上，他是以一種k-v鍵值對的方式來儲存資料的。

 　　縱向來看，HBase中的每張表由Rowkey和若干個列族或者稱為列簇組成。其中 Rowkey是每一行資料的唯一標識，在對資料進行管理時，必須自行保證Rowkey的 唯一性。接下來HBase依然會以不同的列來管理資料，但是這些列分別歸屬於不同 的列簇。在HBase中，同一張表的資料，只需要保證列簇是相同的，而列簇下的 列，可以是不相同的。所以由此可以擴展出非常多的列。在HBase中，對於同一張 表，不建議定義過多的列簇，通常不要超過三個。而更多的資料，可以以列的方式 來擴充套件。

　　 從橫向來看，HBase中的記錄，會劃分為一個一個的Region，儲存在不同的 RegionServer上。並且會在不同的RegionServer之前形成備份，以Region為單位 提供了故障後自動恢復的機制。

　　最後，從整體來看，HBase雖然還是以HDFS作為檔案儲存，但是他儲存的資料不再是簡單的文字檔案，而是經過HBase優化壓縮過的二進位制檔案，所以他的儲存文 件通常是不能夠直接檢視的。

3.基礎架構

　　其中，

 　　client客戶端包含了訪問HBase的介面，另外也維護了對應的快取來加速對 HBase的訪問。

　　RegionServer直接對接使用者的讀寫請求，是真正幹活的節點。他會將資料以 StoreFile的形式儲存到不同的HDFS目錄中。

　　HMaster主要是維護一些叢集的元資料資訊，同時監控RegionServer的服務狀 態，並且通過Zookeeper提供叢集服務，向客戶端暴露叢集的服務端資訊。

二：基本操作

1.