HBase高性能复杂条件查询引擎 - 远方的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET
http://blog.csdn.net/u014774781/article/details/52397120
——索引的实质是另一种编排形式的数据冗余，高效的检索源自于面向查询特别设计的编排形式，如果再辅以分布式的计算框架，就可以支撑起高性能的大数据查询。
HBase技术介绍 « 搜索技术博客－淘宝
http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统，其中HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
Client
HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信，对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC；对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC
HBase存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：
HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFileHLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File
