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Hbase简介
一、Hadoop的局限二、HBase简介
三、HBase Table
四、Phoenix
一、Hadoop的局限
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。
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：
- 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。
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。
注：HBase，Cassandra，couchDB，Dynamo和MongoDB都能存储海量数据并支持随机访问。
二、HBase简介
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。
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。
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。
图片引用自博客：HBase 是列式存储数据库吗（https://www.iteblog.com/archives/2498.html）
Hbase的表具有以下特点：
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容量大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
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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；
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稀疏性：空 (null) 列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏 ；
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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；
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存储类型：底层所有数据的存储都是字节数组(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。
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。
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。