1.Hbase是什么？
Hbase属于NoSql的一种。 NoSql数据库分为如下几类：
Key-Value类型数据库
这类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。key/value模型对IT系统来说简单、易部署。但是对DBA只对部分值进行查询和更新的时候，key/value就显得效率低下了。举例如：Tokyo Cabinet，Redis，Voldemort,Oracle BDB。
面向列的数据库
这部分数据库用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向多个列。这些列由列家族来安排。如： Cassandra ，HBase，Riak。
文档型数据库
文档型数据库来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储类似。该类型的数据是版本化的文档，半结构化的文档以及特定的 格式存储，比如JSON。文档数据库可以看作是键值对数据库的升级版，允许之间嵌套值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB，MongoDb.国内也有文档型数据库 SequoiaDB ，已经开源。
图形数据库
图形结构的数据库同其它行列以及结构化的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要定制数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。 如：Neo4J， InfoGrid， Infinite Graph。
2.Hbase架构
Hbase依赖于MapReduce和HDFS，如下图所示：
从图中可以看到一个Region由多个Store组成，一个Store对应着一个列族（Column Family）。一个store包括位于磁盘的storefile和位于内存的memstore。写入数据的时候会先写入memstore，当超过一定阈值后，会写入storefile，当storefile达到一定数量后，会进行一次版本删除和合并工作，形成更大的storefile。当region中所有的storefile超过一定阈值后，region会分割成两个，由HRegionMaster分配到相应的region server服务器，实现负载均衡。
找数据的时候会先在memstore找，找不到再找filestore。
HRegion是实现负载均衡的最小单元，不同的HRegion可以分到不同的HRegion Server上。
StoreFile以HFile的格式保存在HDFS上。
HBase最重要的设计是RowKey，RowKey是一个列的唯一标识。
插入列的时候要指定列族和表名，列名不重要，它是伴随着数据插进去的。
timestamp用于标识我们的版本。
mapreduce负责高可用，存储region的API。