一、HBase核心概述
HBase（Hadoop Database）是一个基于Google BigTable论文设计的开源、高可靠性、高性能、可扩展的分布式存储系统。HBase存储引擎是通过LSM树（Log-Structured Merge Tree）结构实现的，底层数据存储基于HDFS，原生的支持MapReduce作为计算引擎，具有高吞吐、低延时的读写特点。
1、数据模型
首先讲一下HBase的数据模型。HBase数据存储在 table 中，table 具有松散表结构（schema-free），不需要预先定义好schema，只有在数据写入时才须定义Column，理论上数据列可以无限多。
HBase的列由列族（Column Family）和 列限定符（Column Qualifier）组成，以逗号分隔标识一个列。HBase数据是按Rowkey进行字典排序的，Rowkey相当于关系型数据库的主键，数据写入时必须指定Rowkey。HBase中的Rowkey、列族、列限定符共同组成一个称为Cell的存储单元，Cell包含具体的数据，以及用于区分Cell版本的 timestamp。
2、列族式存储
HBase是面向列族存储的。HBase每一列数据在底层是以 KV 形式存储的，针对一行数据，如果其列族相同，那么这些列的数据是顺序相邻存放的，所以是看上去像是以列族为伪列进行列式存储的，实际上并不是真正的列式存储，而是面向列族存储，或者说Column Family级别列存。
3、自动分区
HBase支持自动分区。HBase表在水平方向上根据Rowkey被划分成多个Region，由[startkey,endkey)表示，Region是HBase读写可用性、分布式存储和负载均衡的基本单元。Region分散在不同的RegionServer中，使得数据分片分布在整个集群。当Region达到一定大小时（hbase.hregion.max.filesize）就会自动分裂成两个Region，达到自动分区的效果。
4、单列索引
默认情况下HBase对Rowkey做了单列索引，所以HBase能通过Rowkey进行高效的随机查询或范围查询。相对来说，HBase索引还是比较单一，通过非Rowkey列查询性能比较低，除非对非Rowkey列做二级索引（secondary index），目前二级索引方案大多是基于 HBase Coprocessor即协处理器实现，比如Phoenix。
5、刷写与压缩
由于HBase基于LSM Tree思想设计，新增变更的数据首先写入 WAL（Write Ahead Log），然后会写到Region的内存缓冲区MemStore中，当MemStore大小达到一定阈值或满足其他触发条件时，数据会刷写到磁盘（Flush）生成StoreFile（HFile），HFile是HBase底层数据的文件存储格式。
随着时间的推移，磁盘中会存在大量的HFile文件，文件过多会严重影响读取HBase的性能，为了提高性能，HBase会做合并HFile文件（Compaction）操作，以减少文件个数，清理过期或删除的数据。
二、HBase生态组件介绍
随着HBase功能越来越完善，构建在HBase之上的生态环境也越来越健全，衍生了包括SQL，时序，时空，以及图等各个方面的项目：
三、HBase应用场景
HBase是一个存储系统，也是一个NoSQL数据库。由于HBase丰富的特性，加上自身的并发能力、存储能力与高效读写能力，使得HBase有着比较广泛的应用场景：
- 订单/消息存储：HBase可以支持金融、电信领域的订单/账单查询，另外不少通信、消息同步的应用也构建在HBase之上。
- 用户画像：可以支持用户画像的存储，蚂蚁的风控就是构建在HBase之上。
- 对象存储：不少头条类、新闻类的的新闻、网页、图片存储在HBase之中，一些病毒公司的病毒库也是存储在HBase之中。
- 时序数据：HBase之上有OpenTSDB模块，可以满足时序类场景的需求。
- 时空数据：主要是轨迹、气象网格之类，滴滴打车的轨迹数据主要存在HBase之中，另外在车联网企业有不少数据存在HBase之中。
- Cube分析：Kylin一个cube分析工具，底层的数据存储在HBase之中，不少客户自己基于离线计算构建的cube也存储在hbase之中，满足在线报表查询的需求。
- Feeds流：高并发请求访问，典型的场景就是朋友圈类似的应用。
- NewSQL：HBase之上有Phoenix的插件，可以满足二级索引、SQL的需求，对接传统数据需要SQL非事务的需求。
四、HBase2.0新特性介绍
2018年4月份HBase发布了2.0版本，是HBase迄今为止非常重要的一个大版本，有很多值得关注的Features，下面列举其中非常重要的几个特性：
- Mob小对象存储：可以高效的存储100KB~10M中等大小对象，能够满足一般文档、图片的存储。
- 读写链路的Offheap：引入OffHeap降低GC影响，优化了读写链路延迟。
- Region Replica：为Region引入副本，提供高可用读，避免宕机影响。
- In-Memory Compaction：内存先进行flush然后compaction，当达到一定阈值再flush到磁盘，减少了磁盘io同时提升了读性能。
- Assignment Manager V2：基于Procedure V2，使得Region assign/unassign的速度大大提升，能够更好的解决Region长时间RIT问题。
- 其他
五、总结
HBase是架构在HDFS之上面向列的分布式存储系统，在很多领域都有广泛应用，主要解决高并发、随机读写的业务场景，适合海量数据的永久性存储。
国内很多知名公司如阿里、腾讯、小米、滴滴、360等都在使用HBase，并有很好的应用实践。后续介绍更多HBase技术细节。
