1、分布式数据库特点
说到数据库，我们最熟悉的是类似于mysql这样的关系型数据库，称为RDBMS。关系型数据库作为一种数据存储和数据检索的关键技术，它支持SQL语言的结构化查询，但是它天生不是为大规模的数据设计的，面对海量数据很难实现横向的扩展。
另一方面，我们熟知的关系型数据库有很强的约束，要求事务必须满足ACID四大特性，即原子性、一致性、隔离性、持久性。扩展到分布式的相应理论上，由于分布式的特点，容易发生单点故障和部分失败等问题，很难严格满足这四大特性，分布式CAP理论也告诉我们一致性、可用性、分区容忍性三者不可能同时满足，最多满足其中的两个。
因此，在分布式存储上，我们追求的目标由严格的ACID转变为对应的BASE，即基本可用、软状态和最终一致性。
2、从bigTable说起
HBase的前身是BigTable，BigTable谷歌的一个分布式存储系统，利用谷歌提出的MapReduce分布式并行计算模型来处理海量数据，使用谷歌分布式文件系统GFS作为底层数据存储，采用Chubby提供协同服务管理，可以扩展到PB级别的数据和上千台机器，具备广泛应用性、可扩展性、高性能和高可用性等特点。
谷歌的许多项目都存储在BigTable中，包括搜索、地图、财经、打印、社交网站Orkut、视频共享网站YouTube和博客网站Blogger等。
HBase由BigTable发展而来，2007年随着Hadoop 0.15.0的发布，第一版的HBase诞生，2010年，HBase项目从Hadoop的子项目升级成为了Apache的顶层项目，至今，已成为一种广泛应用于各个行业的成熟技术。
| BigTable | HBase | |
|---|---|---|
| 文件存储系统 | GFS | HDFS |
| 海量数据处理 | MapReduce | Hadoop MapReduce |
| 协同服务管理 | Chubby | Zookeeper |
3、HBase基础
HBase是一个基于HDFS开发的面向列（面向列族）的分布式数据库，它主要用于超大规模的数据集存储，从而可以实现对超大规模数据的实时随机访问。
HBase自底向上的进行构建，解决了原有数据库横向扩展难的问题，使用Hbase可以简单的通过增加节点来达到横向扩展，扩大存储规模，也就是在廉价普通的硬件构成的集群上管理超大规模的稀疏表。
在整个Hadoop生态中，HBase的位置如图所示。
需要注意的是：HBase不是关系型数据库，它是NoSQL数据库的一个典型代表，并不支持SQL查询，它所使用的查询语言是基于键值的一种特殊语法，有些地方也称为：HQL。
（1）HBase数据模型相关概念
表：HBase的数据同样是用表来组织的，表由行和列组成，列分为若干个列族，行和列的坐标交叉决定了一个单元格。
行：每个表由若干行组成，每个行有一个行键作为这一行的唯一标识。访问表中的行只有三种方式：通过单个行键进行查询、通过一个行键的区间来访问、全表扫描。
列族：一个HBase表被分组成许多“列族”的集合，它是基本的访问控制单元。
列修饰符（列限定符）：列族里的数据通过列限定符（或列）来定位
单元格：在HBase表中，通过行、列族和列限定符确定一个“单元格”（cell），单元格中存储的数据没有数据类型，总被视为字节数组byte[]
时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引
（2）HBase数据模型
HBase将数据存放在带有标签的表中，表由行和列组成，行和列交叉确定一个单元格，单元格有版本号，版本号自动分配，为数据插入该单元格时的时间戳。单元格的内容没有数据类型，所有数据都被视为未解释的字节数组。
表格中每一行有一个行键（也是字节数组，任何形式的数据都可以表示成字符串，比如数据结构进行序列化之后），整个表根据行键的字节序来排序，所有对表的访问必须通过行键。
表中的列又划分为多个列族（column family），同一个列族的所有成员具有相同的前缀，具体的列由列修饰符标识，因此，列族和列修饰符合起来才可以表示某一列，比如：info:format、cotents:image
在创建一个表的时候，列族必须作为模式定义的一部分预先给出，而列族是支持动态扩展的，也就是列族成员可以随后按需加入。物理上，所有的列族成员一起存放在文件系统上，所以实际上说HBase是面向列的数据库，更准确的应该是面向列族，调优和存储都是在列族这个层次上进行的。一般情况下，同一个列族的成员最后具有相同的访问模式和大小特征。
总结起来，HBase表和我们熟知的RDBMS的表很像，不同之处在于：行按行键排序，列划分为列族，单元格有版本号，没有数据类型。
（3）HBase数据坐标
HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格，因此，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳]。
对于上图这样一个HBase表，其数据坐标举例如下：
| 键 | 值 |
|---|---|
| [“201505003”, “Info”, “email”, 1174184619081] | “xie@qq.com” |
| [“201505003”, “Info”, “email”, 1174184620720] | “you@163.com” |
（4）HBase区域
HBase自动把表水平划分为区域（Region），每个区域都是有若干连续行构成的，一个区域由所属的表、起始行、终止行（不包括这行）三个要素来表示。
一开始，一个表只有一个区域，但是随着数据的增加，区域逐渐变大，等到它超出设定的阈值大小，就会在某行的边界上进行拆分，分成两个大小基本相同的区域。然后随着数据的再增加，区域就不断的增加，如果超出了单台服务器的容量，就可以把一些区域放到其他节点上去，构成一个集群。也就是说：集群中的每个节点（Region Server）管理整个表的若干个区域。所以，我们说：区域是HBase集群上分布数据的最小单位。
总结
本文介绍了HBase的基本概念，基本的数据模型及其基础知识，实际上Hbase还是比较容易理解的，后续我们再来介绍它的运行机制和集群架构。