我們先來看看官網是如何介紹hbase元件，其官網：
apache hbase™是hadoop資料庫，這是乙個分布式，可擴充套件的大資料儲存。關於特性：當您需要對大資料進行
隨機，
實時的讀/寫訪問時，請使用apache hbase™。該項目的目標是在商品硬體群集上託管超大型表-數十億行x數百萬列。apache hbase是乙個開源的，分布式的，版本化的，非關係型資料庫，其仿照google的bigtable： chang等人的「 結構化資料的分布式儲存系統 」。正如bigtable利用google檔案系統提供的分布式資料儲存一樣，apache hbase在hadoop和hdfs之上提供類似於bigtable的功能。
注：hbase的regionserver相當於hadoop的datanode，可以進行水平擴充套件rowkey 每一條資料的主鍵注：不會發生髒資料的讀或寫的操作
注：簡單的api還是比較好些，但是很多的api是非常難寫
注：塊快取主要用於讀的場景
column family 列族/簇 將表進行 橫向切割 簡稱cf 生產上列族不要超多3個
column 列 是屬於乙個列族
version number 型別是long 預設是系統時間戳 使用者也可以自定義
value 列對應的值
直接把概念列在這，總感覺乾巴巴的，那麼接下來通過一張圖來進一步的介紹
上面的圖表示
1、一行row資料是可以包含乙個或者多個cf（列族），但是並不推薦一張表設計時cf>3它是一段資料的集合，從資料的物理層面來說，所有的資料都是存放在region裡的，而region是由regionserver管理的。2、column表示列，它是屬於乙個列族，乙個cf是包含多個column（列）的
通過上圖，我們可以清楚的知道乙個regionserver管理多個region，乙個region又管理著乙個或多個的cf，而我們再結合之前的圖，又明白乙個cf包含著多個column，至此對他們之間的關係又有了稍微清晰的認知。ok，接下來繼續看下面兩張圖
在資料的邏輯概念來說，表是按照rowkey範圍進行劃分為不同的region， 而region按照不同的列族劃分不同的store,每個store中包含乙個memstore和0個或多個storefile建表時預設只有乙個region，如果指定split key，就會有多個region。 當表的行數超過閾值，表就水平分割2個region， 可以把region理解為子表。
不同的region會被hmaster分配到合適的hregionserver來管理。比如乙個表切分成很多的region，不代表很多的region只在乙個機器節點上，假如一張表切分成3個region，有可能region1在第一台機器節點上，region2在第二台上，region3在第三台上，當select進行查詢的時候，這樣便可以充分利用三颱機器的io（磁碟/網路）。另外不同的region是儲存在不同的store中的。
大家也看到memstore使用紅色標註，這是hbase調優的重點，這裡暫時先不說，後面會重點進行介紹。
資料是以kv結構進行儲存，每個kv只儲存乙個單元格的cell資料，而且不同的cf資料是儲存在不同的file裡
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