HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
海量存储
Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。传统关系型数据库，单表不会超过五百万，超过要做分表分库，不会超过30列。Hbase单表可以有百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向两个维度所支持的数据量级都非常具有弹性列式存储
这里的列式存储其实说的是列族存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。面向列的存储和权限控制，并支持独立检索，可以动态增加列，即，可单独对列进行各方面的操作。列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数量极易扩展
Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS）。通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力。备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。高并发
由于目前大部分使用Hbase的架构，都是采用的廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。稀疏
稀疏主要是针对Hbase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。为空的列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏。不必像关系型数据库那样需要预先知道所有列名然后再进行null填充总结
面向列，容量大，写入比mysql快但是读取没有，超过五百万条数据的话建议读写用HbaseHBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构，它由HRegion Server群和HBase Master服务器构成。 HBase Master负责管理所有的HRegion Server，而HBase中的所有RegionServer都是通过ZooKeeper来协调，并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误。 HBase Master Server本身并不存储HBase中的任何数据，HBase逻辑上的表可能会被划分成多个Region，然后存储到HRegion Server群中。HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server的映射。因此HBase体系结构如下图
0.94之后的HRegionServer：图片来自Map-R网站
0.94之前的HRegionServer
对于一个 Region Server 而言，其包括了多个 Region。Region Server 的作用只是管理表格，以及实现读写操作。Client 直接连接 Region Server，并通信获取 HBase 中的数据。对于 Region 而言，则是真实存放 HBase 数据的地方，也就说 Region 是 HBase 可用性和分布式的基本单位。如果当一个表格很大，并由多个 CF 组成时，那么表的数据将存放在多个 Region 之间，并且在每个 Region 中会关联多个存储的单元（Store）。
HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。
HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程
在理解了上述HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：
1.HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile 2.HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
HFile
下图是HFile的存储格式：
首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。正如图中所示的，Trailer中有指针指向其他数据块的起始点。File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。
Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。
HFile
HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：
开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。
HLogFile
上图中示意了HLog文件的结构，其实HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是“写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue，可参见上文描述。
Lily – 基于HBase的CRM OpenTSDB – HBase面向时间序列数据管理 Kylin – HBase上的OLAP Phoenix – SQL操作HBase工具 Splice Machine – 基于HBase的OLTP Apache Tephra – HBase事务支持 TiDB – 分布式SQL DB Apache Omid - 优化事务管理 Yarn application timeline server v.2 迁移到HBase Hive metadata存储可以迁移到HBase Ambari Metrics Server将使用HBase做数据存储
RowKey : 主键（最大64kb,实际使用10~100bytes）
数据根据RowKey排序
HRegion大小达到一定值时，裂变
HBase Table中的行的三种方式：
1.通过单个 RowKey 访问 get 'TAB_NAME','COL_FAMILY_NAME' 2.通过 RowKey 的 range（正则） 3.全表扫描 scan 'TAB_NAME'ColumnFamily
列族在在物理存储上对应于 HDFS 上的一个目录。HBase 表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的 schema 的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math 都属于 courses 这个列族。每一个列族对应一个 Store，也对应 HDFS 一个目录，类似于 Hive 分区操作一样，HBase相当于按列族进行了分区Cell
由{RowKey, ColumnFamily, Version} 唯一确定的单元类似于excel的一个单元格，数据以字节存储，没有类型Time Stamp
rowkey -> ColumnFamily:Column 确定cell每个Cell中保存着一份数据的多个版本：以由精确到毫秒的64位整数存储，可以由HBase写入是自动生成或用户指定若用户指定为避免版本冲突，一定要用单Cell中不重复的时间戳单元格中的数据以时间戳倒序排序为避免Cell数据过大，HBase提供两种机制：保留最新的N条数据，或保留截止当下多长时间的数据参考 https://www.cnblogs.com/ggjucheng/p/3380169.html https://my.oschina.net/u/189445/blog/596325 https://developer.ibm.com/zh/technologies/analytics/articles/ba-cn-bigdata-hbase/
