你也能看懂Hadoop——Hbase
通过之前的介绍，我们了解了Hadoop框架下两个核心技术，我们发现这两个核心技术有一个共同的不足：操作数据延时性较高，不适合实时操作的场景。那么今天我们来看看Hadoop框架下可以实现实时读写访问的组件——Hbase。
工程师
什么是Hbase?
晓智
Hbase全称为Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
通过之前的介绍我们了解到：MapReduce是Hadoop生态圈中的分布式计算框架，HDFS为Hadoop生态圈中的分布式文件存储的服务，那么Hbase在Hadoop框架中扮演着什么样的角色呢？简单来说，Hbase类似于传统的关系型数据库，是Hadoop框架中的结构化数据存储服务，是一种列式的分布式数据库。换言之：HDFS管理的是存放在多个硬盘上的数据文件，而Hbase管理的是类似于key—value映射的表。即便如此，Hbase的底层依旧依赖 HDFS 来作为其物理存储。
此外，Hbase的工作还需要zookeeper的协助，Zookeeper在此提供一些配置服务，维护元信息和命名空间等服务，Hbase在Hadoop生态圈中的位置如下图所示：
在传统的数据库RDBMS（Relational Database Management System）中，数据是按照行存储的，没有索引的查询将使用大量的I/O,建立索引和视图需要花费大量的时间和资源，面对查询需求，数据库必须大量膨胀才能满足性能要求。而在Hbase中，数据是按列存储的，查询时只访问所涉及的列，大量降低系统I/O,数据类型一致，可以高效压缩存储。下面我们来具体看看数据在两类数据库中排布方式的区别：
数据在 RDBMS 中的排布示例
数据在 HBase 中的排布（逻辑上）
从上面示例表中，我们可以看出，在 HBase 中有Column Family 的概念，简称为 CF。CF 一般用于将相关的列（Column）组合起来。上述例子中，“姓”和“名”组合成为info,组合的形式是类似于字典的key-value形式。在物理上 HBase 其实是按 CF 存储的，只是按照 Row-key 将相关 CF 中的列关联起来。物理上的数据排布大致可以如下表所示。
数据在 HBase 中的排布
在了解了两种数据库在数据排布方式上的区别后，我们来看看它们在其他方面的区别，具体如下表所示：
通过对比Hbase和RDBMS的区别，我们可以发现Hbase对数据的存储方式和数据结构进行了修改和规整，让其更加善于去处理大数据的场景，但也因此导致Hbase有其对应的局限性。Hbase的设计目标并不是替代RDBMS，而是对RDBMS的一个重要补充。因此我们在使用的时候，应该按照具体应用场景来判断该使用哪种类型的数据库。
特点：
1）表规模大：一个表可以有上亿行，上百万列。
2）面向列：面向列的存储和权限控制，列独立检索。
3）稀疏性：对于为空的列，并不占用存储空间，因此表可以设计的非常稀疏。
局限：
1）只能做简单的key-value查询，复杂的统计sql做不到。
2）只能在row-key 上做快速查询。
文章转载自：华星智能制造规划处
Hadoop大数据应用
你也能懂大数据