HBase的介绍

HBase 是 BigTable 的开源（源码使用 Java 编写）版本。是 Apache Hadoop 的数据库，是建立在 HDFS 之上，被设计用来提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、多版本的 NoSQL 的分布式数据存储系统，实现对大型数据的实时、随机的读写访问。

• HBase 依赖于 HDFS 做底层的数据存储
• HBase 依赖于 MapReduce 做数据计算
• HBase 依赖于 ZooKeeper 做服务协调

HBase表的特点

• 大：一个表可以有上十亿行，上百万列。
• 面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(簇)独立检索。
• 稀疏：主要用来存储结构化和半结构化的松散数据，对于为空的列，并不占用存储空间（底层所有数据的存储都是字节数组）。
• 无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列。

HBase与hive的相同和不同

相同

hbase与hive都是架构在hadoop之上的，都是用HDFS作为底层存储。

不同

• Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。总的来说，hive是适用于离线数据的批处理，hbase是适用于实时数据的处理。
• Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS存储数据和MapReduce处理数据，Hive中的表纯逻辑。
• hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
• 由于HDFS的不可随机读写，hive是不支持随机写操作，而hbase支持随机写入操作。
• HBase只支持简单的键查询，不支持复杂的条件查询

HBase的优缺点

优点

• 容量巨大：HBase的单表可以支持千亿行、百万列的数据规模，数据容量可以达到TB甚至PB级别。
• 良好的可扩展性：HBase集群可以非常方便地实现集群容量扩展，主要包括数据存储节点扩展以及读写服务节点扩展。可以通过简单的增加RegionServer节点实现计算层的扩展。
• 稀疏性：HBase支持大量稀疏存储，即允许大量列值为空，并不占用任何存储空间。
• 多版本：HBase支持多版本特性，即一个 KV 可以同时保留多个版本，用户可以根据需要选择最新版本或者某个历史版本。
• 支持过期：HBase支持TTL过期特性，用户只需要设置过期时间，超过TTL的数据就会被自动清理，不需要用户写程序手动删除。
• 高可靠性：WAL预写式日志(write-ahead log)机制保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据丢失，Replication机制保证了在集群出现严重的问题时，数据不会发生丢失或损坏。而且Hbase底层使用HDFS，HDFS本身也有备份。
• 高性能：底层的LSM数据结构和Rowkey有序排列等架构上的独特设计，使得Hbase具有非常高的写入性能。region切分，主键索引和缓存机制使得Hbase在海量数据下具备一定的随机读取性能，该性能针对Rowkey的查询能到达到毫秒级别。

缺点

• HBase本身不支持很复杂的聚合运算（如 Join、GroupBy 等）。如果业务中需要使用聚合运算，可以在HBase之上架设Phoenix组件或者Spark 组件，前者主要应用于小规模聚合的 OLTP 场景，后者应用于大规模聚合的 0LAP 场景。
• HBase本身并没有实现二级索引功能，所以不支持二级索引查找。好在针对 HBase 实现的第三方二级索引方案非常丰富，比如目前比较普遍的使用 Phoenix 提供的二级索引功能。
• HBase原生不支持全局跨行事务，只支持单行事务模型。同样，可以使用Phoenix提供的全局事务模型组件来弥补HBase的这个缺陷。

• HBase哪怕只是存储少量数据，它也不会很快。可以说HBase 并不快，只是当数据量很大的时候它慢的不明显。