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HBase为什么火?它适用于那些业务场景?
1、总结来说，HBase的崛起得益于其对大数据分析场景的高效支持和与大数据生态系统的无缝结合。然而，它并非银弹，每个数据库都有其适用的场景。理解这些特性，才能真正发挥HBase的潜力。
2、适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。
3、HBase适用于社交网络分析，可以存储和处理大规模的社交网络数据。通过将用户关系存储在HBase中，可以实现高效的社交网络分析和推荐算法。
4、和mysql，oracle完全不是相同的应用场景。这个是结构化数据库，针 对的更多的是结构化，事务一致性要求高，业务规则逻辑复杂，数据模型复杂的企业信息化类应用等。包括互联网应用中的很多业务系统也需要通过结构化数据库来 实现。所以和hbase，hive不是一个层面的东西，不比较。
hbase有哪些特点
1、HBase的特点：高可靠性：HBase设计之初就考虑到了集群的可靠性，数据可以存储在大量的服务器上，即使部分服务器发生故障，数据也不会丢失。这种分布式架构保证了数据的可靠性。高性能的读写能力：HBase采用列存储的方式，能够实现对数据的快速读写操作。
2、hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。
3、HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性。高性能 HBase使用了基于内存的索引结构，可以实现快速的数据访问。它支持高并发的读写操作，并且能够在毫秒级别响应查询请求。
4、HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目，它不同于一般的关系数据库，而是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点。容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。
5、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。
Hbase读写原理
所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。
Hbase是列存储的非关系数据库。传统数据库MySQL等，数据是按行存储的。其没有索引的查询将消耗大量I/O 并且建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源。因此，为了满足面向查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满 足性能要求。Hbase数据是按列存储-每一列单独存放。列存储的优点是数据即是索引。
HBase的数据模型详解HBase中的数据由行键（RowKey）、列族（Column Family）、列修饰符（Column Qualifier）、时间戳和数据类型共同构成。行键是数据定位的基石，每个列族下的数据紧密相关，这样设计使得数据操作更为高效。
HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。这两类问题的切入点也不尽相同，如下图所示： 优化原理：数据写入流程可以理解为一次顺序写WAL+一次写缓存，通常情况下写缓存延迟很低，因此提升写性能就只能从WAL入手。
MSLAB的工作原理如下： 在MemStore初始化时，创建MemStoreLAB对象allocator。 创建一个2M大小的Chunk数组，偏移量起始设置为0。Chunk的大小可以通过参数hbase.hregion.memstore.mslab.chunksize调整。
这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。对于HBase主备服务高可用方案的调研，团队内部从未停止过探索的步伐。
hbase使用面向行的存储方式
HBase确实使用的是面向列的存储方式，而不是面向行的存储方式。首先，我们需要明白什么是面向行的存储和面向列的存储。在面向行的存储中，一行中的所有数据都被存储在一起。相反，在面向列的存储中，同一列的数据被存储在一起。
HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。传统数据库则采用了行式存储，将数据按行存储，适合存储结构化的数据。由于存储方式的不同，HBase在读取和查询大规模数据时具有较高的性能优势，而传统数据库在处理事务和复杂查询时较为擅长。
HLog FileHLog File是HBase Write Ahead Log（WAL）的存储格式，物理上采用Hadoop的Sequence File。其结构包含HLogKey，记录写入数据的归属信息，如table、region名、sequence number和timestamp。HLog Sequence File的Value为HBase的KeyValue对象，与HFile中的结构类似。
面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它按列存储数据而不是按行存储数据。这种面向列的存储方式使得HBase非常适合处理大量的读请求和进行列级别的操作。此外，由于只有实际存在的列才会被存储和索引，因此可以有效地压缩和存储数据。
**数据模型简单**：HBase的数据模型非常简单，只支持行键、列键和数据三个基本元素。这种模型使得HBase非常适合处理大量数据，因为它不需要像传统的关系数据库那样维护复杂的查询和索引机制。 **高可靠性**：HBase支持高可靠性存储，它通过复制数据的方式确保数据的持久性。
Bigtable利用GFS作为文件存储系统，而HBase则选择Hadoop HDFS作为其存储基础。在数据处理方面，Google Bigtable借助MapReduce进行海量数据操作，HBase同样采用Hadoop MapReduce来执行高效的数据处理任务。在协同服务上，Bigtable使用Chubby，而HBase则依赖Zookeeper来提供稳定的服务和故障切换机制。
本地如何连接hbase数据库
新建本地java工程 file-new-java project 添加jar包和配置文件 添加JAR包 右击Propertie在弹出的快捷菜单中选择Java Build Path对话框，在该对话框中单击Libraries选项卡，在该选项卡下单击 Add External JARs按钮，定位到$HBASE/lib目录下，并选取如下JAR包。
全表扫描。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文。访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。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。
HBase有Shell脚本和Web页面的处理能力，而Cassender没有Shell的支持，只有API，可用性上不如HBase。Cassender的Schema发生变化时，需要集群重启，但Cassender宣称“写操作永不失败”，而HBase是有可能的。
）第一种方向，将HBase视为一个可靠可用的容量巨大的Key-Value存储系统，使用HBase的作用很简单，就是将其作为一个黑匣子来使用，按照之前设计好的表结构来存储具有稀疏结构的数据。基于这种思路，如果HBase无法完全满足业务的需求，就在应用程序层次做一些设计或者优化工作，以最终满足业务的需求。
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