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。

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。

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)。

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。

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，列族office拥有tel、addres两个列。

图片引用自 : 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：

• 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：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，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。

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。

参考资料

1. HBase - Overview