数据以有序KV形式存储，Key由rowkey、column family、qualifier、timestamp和type构成。rowkey作为行键，column family与qualifier组成了列，timestamp标识数据版本，type标记Put或Delete操作。HBase支持稀疏特性，空值列不占用存储空间。
HBase 与 Bigtable 的差异HBase 是对 Google Bigtable 的开源实现，它们在设计理念、数据存储系统、文件存储系统以及协调服务管理系统等方面有所不同。HBase 特点海量存储HBase 支持单表存储百亿行、百万列，适合存储 PB 级别的海量数据。
HBase在数据删除后，仅在进行大合并操作时真正删除记录。数据compact流程则通过牺牲磁盘IO来优化读性能。LSM结构结合了多级存储的特点，适应了大规模数据的读写需求。Get和Scan方法分别用于获取单个记录和一批满足条件的记录，提供灵活的数据访问方式。
是分布式数据库。具有高可靠、高性能、面向列、可伸缩的特点。是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。
Hive提供交互式SQL查询方式，方便数据挖掘人员进行交互式数据分析，适用于数据分析场景；HBase支持实时读写，适用于快速访问和检索大规模非结构化数据，适用于实时系统。综上所述，Hadoop、Hive和HBase各具特点，适用于不同场景。在实际应用中，它们通常组合使用，以满足不同大数据处理需求。
HBase的特点不包括面向行存储。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列（column-oriented）的分布式存储系统，但它并不支持直接的面向行（row-oriented）存储。在HBase中，数据按照列族进行组织和存储，可以根据需要动态地添加新的列。这种设计使得HBase非常适合处理大规模数据集和实时查询需求。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，专为离线应用设计，能将数据文件映射为数据库表，并提供SQL查询功能。Hive实际上是MapReduce的封装，它将可读的HQL语句转化为MapReduce作业，依赖HDFS和MapReduce实现数据处理。HBase是一种Hadoop上的数据库，提供一个大规模存储和查询系统，以分布式、可扩展和大数据为特征。
Hadoop、Hive、HBase是大数据处理中关键的三大工具，它们由Apache开源社区维护，分别在大数据处理过程中发挥不同作用。Hadoop是一个分布式计算平台，主要解决海量数据存储和分析问题，包含HDFS和MapReduce两个核心模块。
Hive：基于Hadoop的数据仓库，提供SQL-like查询语言HQL，将SQL转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。Hbase：分布式列存数据库，面向列的动态模式数据库，与传统关系型数据库不同，采用Bigtable的数据模型，提供大规模数据的随机实时读写访问，同时支持大规模数据并行计算。
Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用来查询和分析大规模数据。 HBase：HBase是一个基于Hadoop的非关系型数据库，可以用来存储大规模数据。 Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于处理实时数据流。
HBase是否适合做数据挖掘，这个问题并没有确切答案。HBase作为KeyValue的存储系统，拥有与传统数据库不同的优化访问方式。然而，数据挖掘需要设计算法，特别是对于复杂度高的算法，可能会涉及到分布式计算框架的应用，如MapReduce。
两者的区别 Hive表为逻辑表，HBase表为物理表，Hive适于非结构化数据，HBase适于海量数据的随机访问。Hive基于MapReduce，处理基于行模式，HBase基于列模式，更适合实时查询。Hive表稠密型，HBase表疏松型，Hive不提供行级更新，HBase支持实时更新。
HBase适用于快速存储和检索大规模非结构化数据场景，如社交媒体、网络应用程序和其他实时系统，优点是读写性能高、扩展能力强、支持实时访问，可轻松集成到Hadoop生态系统中，但复杂度较高，需要专业维护。
HBase不仅使用HDFS来存储数据，而且还通过与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce和Pig）集成，以支持高效的并行处理和分析数据的能力。这种处理和分析的能力使得HBase能够在数据规模达到PB级别的情况下进行复杂的查询和数据挖掘。
1、hbase的意思如下：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
2、HBase是一个开源的、分布式的、可伸缩的大数据存储系统，它是Apache Hadoop生态系统中的一部分。HBase旨在存储非结构化和半结构化数据，特别适用于存储大量稀疏数据，如网页点击流、社交媒体数据、日志数据等。HBase的设计灵感来源于Google的Bigtable，它允许在行键和列键上进行分布式排序存储和检索。
3、hbase是一种Nosql的分布式数据存储系统。具有可靠性，高能性，列存储，可伸缩的征，可以对大型数据进行实时、随机的读写访问。hbase是一个分布式的列式存储数据库 nosql的数据库，no sql hbase不支持标准sql 不支持sql语句的，基于hbase之上对外提供标准sql的组件 phoenix，ont only sql。
4、HBase是一个分布式、版本化、非关系型的数据库，它使用Java语言编写，并在Hadoop平台上运行。它非常适合存储大量的稀疏数据，并且具有良好的可扩展性。由于其设计特点，HBase广泛应用于大数据处理场景。
5、HBase本身是一个基于Google论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》的开源分布式列式数据库，它构建在Hadoop的HDFS存储系统之上，利用MapReduce处理海量数据，同时借助Zookeeper来实现协同服务。通过hbase shell，用户可以方便地执行命令，如执行help get即可查看可用的命令帮助信息。
1、HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。它不同于传统的关系型数据库，不需要预先定义数据结构，因此非常适合存储大量且快速变化的数据。
2、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。hbase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
3、HBase作为分布式存储系统，不仅支持在线的K-V查询，还提供批量查询功能（Leveldb和Rocksdb亦可实现）。HBase通过HMaster、HRegionServer和Zookeeper等组件实现分片管理，提供Java API用于数据访问，同时基于HDFS实现数据的多副本存放，以提高数据的可靠性和性能。
4、HBase是一个分布式的面向列的NoSQL数据库，它运行在HDFS之上，提供了实时读写访问功能，适合存储大规模的结构化数据。此外，Flink是一个流式处理引擎，能够处理无界和有界数据流，提供了事件时间处理、状态管理和精确一次语义等功能。
5、HBase：建立在Hadoop HDFS上的非关系数据库，用于大数据存储，适用于随机、实时的读写访问。2 Pig：一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供类似SQL的面向数据流的高级语言Pig Latin，用于执行Map Reduce任务。
6、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。
