HBase简介

进入海量数据（Big Data）时代，传统文件系统与关系数据库逐渐无法承载过度膨胀的数据量， 透过硬件升级、采用特殊的演算机制，仍然无法有效解决数据持续增长所造成的系统效能不彰问题。 在这样的困境下，Doug Cutting 于 2006 年开发 Hadoop 分布式系统平台， 切分成多个运算单元与储存单元，利用分布式的概念，减轻大量数据集中管理对单一节点造成的负担。

因为 Hadoop 只是一个系统平台， 放在 Hadoop 文件系统 HDFS（Hadoop Distributed File System）内的数据虽然是分散储存， 却是以档案的型式存放，并不支持随机存取（Random Reads and Writes）的功能。 为了更方便存取在 Hadoop 环境下的数据，HBase 应运而生，提供一个类似数据库的储存环境， 因为与关系数据库架构上有极大的不同，这类型的数据库通常称之为 NoSQL 数据库， 有下列主要的特点：

(一)Distributed 分布式
HBase 包含 Master、Zookeeper 和 Region Server 三个组成要素， Master 纪录 Metadata，Zookeeper 负责协调各个节点之间的联系，Region Server 管理和取用实际存放的数据内容。

(二)Multi-Dimensional 多维度储存
HBase 是以 Key-Value 的概念储存资料， 透过 Rowkey、Column Family、Column Qualifier、Version，可以指定唯一的数据内容。 相较于传统关系数据库由 Row 和 Column 产生的二维储存空间，HBase 是一个多维度的数据储存架构。

(三)High-Availability 高可靠性
资料储存的部分，可以建立在 Hadoop 的分布式文件系统 HDFS 之上， 拥有数据副本，任意一个节点故障，都不影响数据存取。 数据管理方面，HBase Cluster 存在多个 Region Server，任意一台 Region Server 中断服务， 自动会由另一台 Region Server 接手原有的服务，处理 Client 提出数据存取需求。

(四)High-Performance 高效能
HBase 的分散环境，除了数据分散存放的特性之外， 每一个分散的数据区块各自拥有独立的运算能力。 当使用者对整个数据库系统进行操作的时候，分散的资料各自独立运算整理， 同步处理使用者的要求，即可达到高效能的运作。

(五)Storage System 储存系统
HBase 是建构在分布式系统平台上的数据库。

(六)A Big Sorted Map
HBase 的数据是以 Key-Value 的方式存放，数据结构为 Map<RowKey, Map <ColumnFamily, Map<ColumnQualifier, Map<Version, Data>>>>， 是一个多层的 Map 数据结构。