自1970年以来，关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案。大数据的出现后，好多公司实现处理大数据并从中受益，并开始选择像 Hadoop 的解决方案。
Hadoop使用分布式文件系统，用于存储大数据，并使用MapReduce来处理。Hadoop擅长于存储各种格式的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。 http://www.cndba.cn/dave/article/3312http://www.cndba.cn/dave/article/3312

1 Hadoop的限制

Hadoop只能执行批量处理，并且只以顺序方式访问数据。这意味着必须搜索整个数据集，即使是最简单的搜索工作。http://www.cndba.cn/dave/article/3312

当处理结果在另一个庞大的数据集，也是按顺序处理一个巨大的数据集。在这一点上，一个新的解决方案，需要访问数据中的任何点（随机访问）单元。 http://www.cndba.cn/dave/article/3312http://www.cndba.cn/dave/article/3312

2 HBase概念

HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目，是横向扩展的。HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。http://www.cndba.cn/dave/article/3312

它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。可以直接或通过HBase存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上，并提供了读写访问。http://www.cndba.cn/dave/article/3312

3 HBase 和 HDFS

4 HBase的存储机制

HBase是一个面向列的数据库，在表中它由行排序。表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续地存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。总之，在一个HBase：

• 1) 表是行的集合。
• 2) 行是列族的集合。
• 3) 列族是列的集合。
• 4) 列是键值对的集合。

5 面向列和面向行

面向列的数据库是存储数据表作为数据列的部分，而不是作为行数据。总之它们拥有列族。

6 HBase 和 RDBMS

7 HBase的特点

• 1) HBase线性可扩展。
• 2) 它具有自动故障支持。
• 3) 它提供了一致的读取和写入。
• 4) 它集成了Hadoop，作为源和目的地。
• 5) 客户端方便的Java API。
• 6) 它提供了跨集群数据复制。

8 HBase 历史