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一条数据的HBase之旅，简明HBase入门教程-开篇
Hbase技术详细学习笔记

1、简介

Apache HBase是基于Hadoop构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统，其底层用HDFS实现数据存储。

HDFS介绍

1. HBase中的数据为何不直接存放于HDFS之上？
HBase中存储的海量数据记录，通常在几百Bytes到KB级别，如果将这些数据直接存储于HDFS之上，会导致大量的小文件产生，为HDFS的元数据管理节点(NameNode)带来沉重的压力。

HBase常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)结构比较简单的数据，如历史订单记录，日志数据，监控Metris数据等等，HBase提供了简单的基于Key值的快速查询能力。

NoSQL领域，数据表的模样却往往换成了另外一种"画风"，这些"杂乱无章"的列所构成的多行数据，被称之为一个"稀疏矩阵"，而上图中的每一个"黑块块"，在HBase中称之为一个KeyValue。

2、适用场景

1. 什么样的数据适合用HBase来存储？

HBase的数据模型比较简单，数据按照RowKey排序存放，适合HBase存储的数据，可以简单总结如下：

• 以实体为中心的数据
  实体可以包括但不限于如下几种：描述这些实体的，可以有基础属性信息、实体关系(图数据)、所发生的事件(如交易记录、车辆轨迹点)等等。

  • 自然人／账户／手机号／车辆相关数据
  • 用户画像数据（含标签类数据）
  • 图数据（关系类数据）

• 以事件为中心的数据

  • 监控数据
  • 时序数据
  • 实时位置类数据
  • 消息/日志类数据

上面所描述的这些数据，有的是结构化数据，有的是半结构化或非结构化数据。

HBase的“稀疏矩阵”设计，使其应对非结构化数据存储时能够得心应手，但在我们的实际用户场景中，结构化数据存储依然占据了比较重的比例。

2. 既然HBase也是一个数据库，能否用它将现有系统中昂贵的Oracle替换掉？

HBase擅长于存储结构简单的海量数据但索引能力有限，而Oracle等传统关系型数据库(RDBMS)能够提供丰富的查询能力，但却疲于应对TB级别的海量数据存储，HBase对传统的RDBMS并不是取代关系，而是一种补充。