HBase数据模型

HBase是一个建立在Hadoop上的高可靠性和可扩展性的分布式列存储系统。它将数据存储在一个大的分布式哈希表中，并提供实时读写访问能力。HBase的数据模型类似于Bigtable，是一种基于列的存储，适用于非结构化和半结构化数据存储。

HBase数据模型的基本概念

• 表（Table） : HBase的数据存储单位，一个表包含多行数据。
• 行（Row） : 表的一行，也是HBase数据模型中最基本的数据存储单位。每一行都有一个唯一标识符（Row key）。
• 列族（Column Family） : 行可以包含不同数量和类型的列，不同的列被组织到一个或多个列族中。列族可以理解为表的一部分，所有的列都属于某个列族，列族用一个字符串来标识，通常在一个表中有多个列族。
• 列（Column） : 列由列族和一个列限定符（Qualifier）唯一标识，也就是可以通过"列族:列限定符"来确定一个列的唯一性。对于一个表中同名的列族中的列，它们的列限定符必须不同，以避免列的冲突。
• 版本（Version） : 在HBase中，每个列可以保存多个版本，版本按时间顺序排序。当写入新值时，它会与先前写入的值形成一个版本链。版本数量可以被限制，以避免数据增长过快。

HBase数据模型与两种存储结构的比较

HBase数据模型与关系型数据库的比较

HBase数据模型与关系型数据库的最大不同点在于，HBase是基于列的存储而不是基于行。每个行都可以有多个列，并且这些列属于一个或多个列族。相比之下，关系型数据库中每行只有一个值，并且可以在表中根据某些条件进行组合，以产生有意义的数据。

HBase数据模型与传统Key-Value存储的比较

Key-Value存储是一种最常见的键值对存储模型，不同于关系型数据库，不同于HBase的列存储模型。它通常采用B+树结构，一般是通过key来访问对应的value。然而，Key-Value存储系统没有列族、列这样的概念，没有版本控制。相比之下，HBase提供了多维数据存储，便于数据查询和管理。

HBase数据模型的优缺点

优点

• 大规模数据存储：不论数据量大小，都可以很好的存储。
• 实时读写：对于实时请求，HBase可以保证对数据的快速响应，能在毫秒级别内获取结果。
• 分布式：HBase是分布式的，通过分布式部署可以解决数据存储不能集中的问题，甚至HBase可以在不同的数据中心之间进行同步 ，保证了数据的可靠性和稳定性。
• 可扩展性：用户可以非常方便地向集群中添加节点，通过这种方式水平扩展存储容量，同时提高系统的可用性。

缺点

• 不适用于事务处理：HBase当前不支持ACID事务处理，无法处理复杂的业务逻辑，这也导致HBase不适用于某些领域。
• 有很高的学习成本：由于其不同于传统的关系型数据库，对于开发和维护人员，需要进行一定的学习和培训。
• 不支持多表操作：HBase当前不支持多表操作，这也是HBase与关系型数据库主要区别之一。

HBase数据模型的应用场景

HBase广泛应用于网络爬虫、金融服务、音视频库、物联网、足迹数据、推荐系统、日志处理等领域，最常见的场景是：

• 实时数据查询：数据写入到HBase集群中之后，可以立即进行查询操作，速度十分快。
• 海量数据存储：对于数量级非常大的数据，HBase作为一个列存储系统，可以很好地承载。
• 大规模数据查询：应对海量数据下，查询时间变长的问题，HBase提供了Hash索引和存储行扫描两种策略，大大提高数据检索效率。
• 实时计算：利用Apache Storm和Apache Spark将HBase和Storm/Spark集成，可以按秒级来实时计算和处理海量数据，并将结果实时存回HBase中。

最后

HBase数据模型在现代数据管理中日渐受到开发者和数据架构师们的青睐，能够比较好地满足海量数据的存储和查询，开发者可以根据实际的需求来选择是否使用此款数据库系统。