HBase简介
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HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。
要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。
但是 Hadoop 的缺陷在于它只能执行批处理，并且只能以顺序方式访问数据，这意味着即使是最简单的工作，也必须搜索整个数据集，无法实现对数据的随机访问。实现数据的随机访问是传统的关系型数据库所擅长的，但它们却不能用于海量数据的存储。在这种情况下，必须有一种新的方案来解决海量数据存储和随机访问的问题，HBase 就是其中之一 (HBase，Cassandra，couchDB，Dynamo 和 MongoDB 都能存储海量数据并支持随机访问)。
注：数据结构分类：
结构化数据：即以关系型数据库表形式管理的数据；
半结构化数据：非关系模型的，有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML 文档、JSON 文档、Email 等；
非结构化数据：没有固定模式的数据，如 WORD、PDF、PPT、EXL，各种格式的图片、视频等。
HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。
HBase 是一种类似于 Google’s Big Table 的数据模型，它是 Hadoop 生态系统的一部分，它将数据存储在 HDFS 上，客户端可以通过 HBase 实现对 HDFS 上数据的随机访问。它具有以下特性：
不支持复杂的事务，只支持行级事务，即单行数据的读写都是原子性的；
由于是采用 HDFS 作为底层存储，所以和 HDFS 一样，支持结构化、半结构化和非结构化的存储；
支持通过增加机器进行横向扩展；
支持数据分片；
支持 RegionServers 之间的自动故障转移；
易于使用的 Java 客户端 API；
支持 BlockCache 和布隆过滤器；
过滤器支持谓词下推。
HBase 是一个面向 列 的数据库管理系统，这里更为确切的而说，HBase 是一个面向 列族 的数据库管理系统。表 schema 仅定义列族，表具有多个列族，每个列族可以包含任意数量的列，列由多个单元格（cell ）组成，单元格可以存储多个版本的数据，多个版本数据以时间戳进行区分。
下图为 HBase 中一张表的：
RowKey 为行的唯一标识，所有行按照 RowKey 的字典序进行排序；
该表具有两个列族，分别是 personal 和 office;
其中列族 personal 拥有 name、city、phone 三个列，列族 office 拥有 tel、addres 两个列。
Hbase 的表具有以下特点：
容量大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
面向列：数据是按照列存储，每一列都单独存放，数据即索引，在查询时可以只访问指定列的数据，有效地降低了系统的 I/O 负担；
稀疏性：空 (null) 列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏 ；
数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，按照时间戳排序，新的数据在最上面；
存储类型：所有数据的底层存储格式都是字节数组 (byte[])。
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层，它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前，如果你要访问 HBase，只能调用它的 Java API，但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询，HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL，即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
其次 Phoenix 的性能表现也非常优异，Phoenix 查询引擎会将 SQL 查询转换为一个或多个 HBase Scan，通过并行执行来生成标准的 JDBC 结果集。它通过直接使用 HBase API 以及协处理器和自定义过滤器，可以为小型数据查询提供毫秒级的性能，为千万行数据的查询提供秒级的性能。同时 Phoenix 还拥有二级索引等 HBase 不具备的特性，因为以上的优点，所以 Phoenix 成为了 HBase 最优秀的 SQL 中间层。
图片引用自 : HBase 是列式存储数据库吗
