本文主要是概述的讲解了Hbase入门相关的信息，包含Hbase的概念讲解、特性分析、原理分析、单机安装过程、基本命令操作，适合刚入门或者刚接触的小伙伴参考。文章后续会补充本篇文章的word文档的下载路径，提供下载参考使用。
一、Hbase概念：
- Hbase是一个开源的、分布式的、多版本的非关系型数据库。
- Hbase是基于Google的Bigtable的一个java版本，建立在HDF文件系统之上，具有高可靠性、高性能、列式存储、no-sql的近实时读写的数据库。
二、Hbase特性：
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Hbase和其他的关系型数据库一样，都是有表的概念，但是Hbase的表没有固定的字段定义。
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Hbase表中都有一个固定的行键Row Key，每一行的RowKey不能在表中重复，所以一般在存储数据时，行键用一些规定的字符拼接特定的hashcode来作为Row Key。默认按照RowKey升序排列。所以Hbase中的数据，可能不是按照我们自己想象的位置存储的。
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Hbase存储的数据类型是byte[]，任何可以转化为字节数组的数据类型，比如：字符串、数字、复杂对象、图像都可以作为Hbase的值存储。所以Hbase不维护用户的数据类型。
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Hbase表中有列簇的划分，用户可以制定哪些key-value存在哪些列簇上。
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Hbase的列就是数据，也是索引，所以具有很高的读速度。
三、Hbase的内部原理：
Client:
Hbase的客户端，比如后续的hbase shell命令行客户端，或java连接hbase写的API。
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Hbase中有两张有特殊的表：-ROOT-和.META.。
1）、.META.中存放着从表中拆分出来的Region映射信息，一个.META.中可以有多个Region信息。2）、-ROOT-中存放着.META.的Region信息，一个-ROOT-只能有一个Region信息。
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每一client访问用户数据的时候，都会先去访问zoopkeeper（zoopkeeper中记录着-ROOT-的localtion信息），然后再去访问-ROOT-，最后再去访问.META.，才能找到用户访问的数据的位置，期间会进行多次网络访问，所以client端会做cache缓存。
Zoopkeeper:
- Zoopkeeper做一个集群管理、故障转移的工作。下边管理多个Master,如果一个Master出现故障，就要选举另外一个正常的Master继续工作，但是需要保证有一个Master是正常工作的。
- 存储Region的寻址入口信息，记录-ROOT-在哪台服务器上以及位置信息。
- 监控HRegionServer的实时状态信息，上报给HMaster。
Master：
- 负责分配给他的RegionServer的负载均衡，并且为RegionServer分配Region。
- 发现故障的RegionServer时，重新分配其上的Region。
- HDFS上的垃圾回收。
- 处理删除、修改、增加列簇的表操作的请求。 5、当发现RegioneServer对其中的Region 在进行分裂之后，产生新的Region时，它来决定新产生的Region放在哪个RegioneServer上。
RegionServer：
- 管理Master分配给它的Region，负责拆分很大的Region，并处理对这些Region的I/O请求。
Region：
- Region是Hbase的分布式、负载均衡的最小单位，不同的Region是可以分布在不同的RegionServer上，但是同一个Region不会分布在不同的RegionServer上。
- Region是表在行方向上的分割，一般一个表只有一个Region。
- 当Region上的某个列簇很大的时候，就会拆分成两个Region.
Store:
- Hbase中的一个ColumnFamily就是一个Store，有多少个ColumnFamily就会有多少个Store，至少一个或者多个Store组成一个Region。
- 一个Store由一个MemStore和0个或者多个StoreFile组成。所以，Region的是否需要拆分，是根据Store的大小来决定的。
MemStore：
MemStore是一个缓存机制，数据首先会存放在MemStore中，当达到一定大小时（默认128M），才会将数据刷新到StoreFile文件中。所以数据刷新到文件中情况有以下几种：
- MemStore的大小达到默认值（128M）。
- RegionServer发生故障时，需要及时将数据保存下来。
- 人为的干涉去刷新MemStore。
StoreFile：
- StoreFile底层就是HFile，MemStore中数据的下一步就是保存在StoreFile。当StoreFile中的数据达到一定的阀值的时候，系统就会就StoreFile进行合并，合并时会对版本作合并和删除工作，形成更大的StoreFile。
HFile:
- HFile是HBase中的数据存储格式，是以Key-value的形式存储的二进制文件。Hbase通过HFile与HDFS的客户端打交道，并将数据保存在HDFS中的DataNode中。
HLog:
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HLog是负责HBase的日志记录工作，对HBase的任何操作都被HLog记录在HLog文件中，以备数据恢复使用。
总结：可以发现，client访问HBase时，通过Zoopkeeper获取寻址信息，通过RegionServer进行数据操作，所以在没有 Region 分裂的情况，Master 宕机一段时间是可以忍受的。
四、Hbase单机安装：
1.Hbase安装需要对应的JDK，下边是Hbase官网推荐的JDK版本，JDK的安装可以参考我的另外一篇博客“linux环境部署”，里面有详细的安装步骤，包括jdk、mysql等：
2.下载要使用的Hbase，解压安装：
（1）下载（wget
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/2.3.0/hbase-2.3.0-bin.tar.gz）：
（2）解压（tar -zxvf ./hbase-2.3.0-bin.tar.gz），解压后会有一个hbase-2.3.0文件夹:
（3）进入hbase-2.3.0文件夹后，找到conf/hbase-env.sh，在如下位置增加java环境的路径，打开export HBASE_MANAGES_ZK=true的注释，告诉Hbase我们使用内置的zookeeper：
（4）启动Hbase服务（./bin/start-hbase.sh）后，进入Hbase命令行客户端（./bin/hbase shell）：
五、HBase基本操作命令：
1.创建表（create ‘t_local_test’,
{NAME=>‘cf’,IN_MEMORY=>‘true’,TTL=>15552003} // TTL为数据有效期，单位秒）：
2.列出所有的表（list）：
3.删除表：
1）、先使用disbale 't_local_test’禁用表（使用enable 't_local_test’启用表）：
2）、再使用drop 't_local_test’删除表：
4.添加数据，如下，总共添加了两行数据：
- put ‘t_local_test’,‘row1’,‘cf:a’,’{“name”:“lala”,“sex”:“男”}’
- put ‘t_local_test’,‘row1’,‘cf:b’,’{“height”:“120”,“age”:" 12}’
- put ‘t_local_test’,‘row2’,‘cf:a’,‘this is a text’
5.查看数据：
1）、查看该表中的所有数据（scan ‘t_local_test’）：
2）、查看某一条数据：
- get ‘t_local_test’,‘row1’ // 查看Row Key为row1的所有列
- get ‘t_local_test’,‘row1’,‘cf:a’ // 查看Row Key为row1的列簇为a的数据
6.删除数据：
- delete ‘t_local_test’,‘row1’,‘cf:a’ // 删除Row Key为row1的列簇为a的数据
- deleteall ‘t_local_test’,‘row1’ // 删除Row Key为row1所有列簇的数据
7.查看表的详细信息，包括表的默认配置信息（describe ‘t_local_test’）：