HBase 是Hadoop一个分布式，可扩展的大数据存储的数据库。特点是可以对大数据进行随机，实时的读/写访问。
其实HBase的来源可以追溯到一篇论文"Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data"有兴趣同学可以去看看这篇文章。
HBase是NoSQL，整个HBase可以简单看作一个‘Bigtable’。说到分布式存储，就可以说它是将大表拆分来存储。如下图1一张表，拆分为6部分来存储。但是HBase可不是随意拆分的，是按照列簇和行键(row key)来切分表的。
先介绍一些概念，然后我们再回头来细说上图1。
(1)Name Space
命名空间，类似关系型数据库的database的概念。命名空间下可以有很多张表，HBase有两个自带的命名空间，分别为hbase和default，hbase存放的是HBase内置的表，default表示用户默认使用的命名空间。
hbase(main):001:0 > list_namespace
(2)Region
类似关系型数据库的表的概念，不同点是，HBase定义表的时候只需要声明列簇就好，不需要声明具体的列。所以往HBase写入数据，字段可以按需，动态指定。
#create '表名', '列簇1', '列簇2'...
hbase(main):001:1 > create 'person','personal_info', 'office_info'
# 插入数据 put '表名','rowkey','列簇名:列名','值'
hbase(main):001:2 > put 'person','0001','personal_info:name', '张三'
(3)Row
HBase表的每一行由RowKey和多个列数据组成，数据按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据RowKey检索，RowKey的设计很重要。
(4)Column
HBase表的每一列都由列簇和列限定符进行限定，例如：personal_info:name，office_info:tel。建表的时候只需声明列簇就好，而列限定符无需预先定义。
(5)Time Stamp
时间戳，用于标识数据的不同版本，每一条数据写入时，若不指明具体时间戳，系统会自动为其加上这个字段，其值为写入HBase时当前系统的时间。
(6)Cell
由{rowkey,column Family : column Qualifier,time Stamp}（{行建，列簇：列限定符，时间戳}）唯一确定的单元。cell中数据没有类型，全以字节码形式存储。
回头看图1，从图中可以看得出
- 列簇：personal_info，office_info
- RowKey：row_key1,row_key11,row_key2....，row_key7，每个row_key所在行就是一条行(row)数据。
- Region：虽然这个表分6块存储，但是region是包含完整的行数据的。如图中row_key3，row_key4，row_key5的数据。
- Store：表示实际存储在集群的数据，列簇和列限定符是元数据信息，一般存储在内存。
HBase的逻辑存储就是图1所示的存储方式，接下来看看HBase的物理存储，即针对某一条数据怎么存储的。
就拿personal_info这个列簇来说，row_key1的数据在HBase是如上图中下方表格所示，其中每个行就是一个cell。因为是row_key1的数据，所以他们的RowKey都是row_key1；column Family是列簇，都是属于personal_info这个列簇；column Qualifier是列限定符，分别是列簇中的列名；Time Stamp是时间戳，就是对其操作的时间；type是代表操作的方式：put(包括添加，修改)，delete(删除)；value是操作后的值。上图可以看到有两条对列"phone"的操作，但value不一样，这时候就根据TimeStamp的先后来判定它的值，它的值为最近时间操作的那个值。
（文中插图1和图2为某个视频的截图，个人认为这两个图很有代表性就拿过来用了，若存在侵权，请告知作者,谢谢！）
作者最近在学习大数据相关的技术知识，所以就分享一些自己的学习笔记，希望和大家一起讨论，一起进步！！
