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-# Hbase简介
+# HBase简介
 
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 <a href="#一Hadoop的局限">一、Hadoop的局限</a><br/>
@@ -13,15 +13,15 @@ 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
 
 <div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase.jpg"/> </div>
 
- 这里先介绍一下Hadoop的优点和存在的限制。Hadoop擅长存储任意的、半结构甚至非结构化的数据，主要通过HDFS来存储，使用MapReduce来处理。以下是三种数据类型的解释：
+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。
 
-- 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。
+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)。
 
-Hadoop是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，支持用户在恰当的时候存储和获取数据，并且针对大文件的存储，批量访问和流式访问做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。但是Hadoop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RDBMS所擅长的，但其却不能存储海量的数据。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。
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-> 注：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。
 
 
 
@@ -29,7 +29,7 @@ Hadoop是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，支
 
 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：
+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；
@@ -44,13 +44,13 @@ HBase是一种类似于Google’s big table的数据模型，它是Hadoop生态
 
 ## 三、HBase Table
 
-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。
+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：
+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，office拥有tel、addres两个列。
++ 其中列族personal拥有name、city、phone三个列，列族office拥有tel、addres两个列。
 
 <div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBase_table-iteblog.png"/> </div>
 
@@ -60,23 +60,21 @@ 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，有效系统的I/O性能；
+- 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：底层所有数据的存储都是字节数组(byte[])
+- 存储类型：所有数据的底层存储格式都是字节数组(byte[])。
 
   
 
 ## 四、Phoenix
 
-Phoenix是HBase的开源SQL中间层。使得您可以使用标准JDBC API而不是常规HBase客户端API来操作HBase上的数据。
+`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。
 
-简单来说，如果你要直接使用HBase，你就只能通过它的Java API来进行调用，虽然官网介绍它的API是简单易用的，但相比于使用一行SQL就能实现数据的查询过滤，原生的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中数据的操作。这也就意味着使用Phoenix你可以无缝集成Spring Data  JPA或 Mybatis等常用的持久层框架来操作HBase。
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-再一个就是Phoenix的性能表现，Phoenix完全使用Java编写，作为HBase内嵌的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排并行执行以生成标准的JDBC结果集，同时Phoenix还拥有二级索引等Hbase不具备的特性，这使得Phoenix具有接近原生HBase API的性能表现。
+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。