一、Hbase数据库
Hbase是一种分布式的、面向列的、基于Hadoop的NoSQL数据库。它能够承载PB级别的数据，并能够在集群环境下提供快速随机访问能力。Hbase在处理非结构化数据时表现出色，特别是对于需要多维度实时查询的数据，如日志、音视频等数据。Hbase的架构基于Google的BigTable模型，使用Hadoop的HDFS作为底层存储。
相较于传统关系型数据库，Hbase的特点有很多，其中最显著的是它的列式存储方式。这种方式保证了数据的快速访问能力，同时也降低了查询成本。另外，Hbase还支持自定义数据类型、版本控制和图形存储结构，使其在面对不同的数据形式时更加强大。
下面我们来看一些Hbase的基本用法。
二、Hbase怎么读
在Hbase中读取数据是我们非常关心的一个问题。Hbase提供了两种基本的读取方法：扫描（scan）和获取（get）。
扫描（scan）是从表中顺序地读取行和所有列族和列。扫描可以具有多个筛选器，并允许过滤查找所需的行列。
Scan scan = new Scan();
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for(Result result : scanner){
System.out.println(result);
}
获取（get）是从表中通过行键读取特定行。每行都可以通过行键唯一标识。Hbase的每个行键都是由最多达到1B的任意字节数组来表示的。在一个行键中，通过字节数组的比较来比较行，也就是说字节数组的比较相当于行的比较。
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1"));
Result result = table.get(get);
byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("ColumnFamily"), Bytes.toBytes("ColumnQualifier"));
System.out.println(Bytes.toString(value));
三、Hbase shell命令
Hbase shell是与集群交互的一种方式。除了Java API之外，Hbase还提供了Hbase shell命令，它可以方便地进行数据的增删改查和表结构的修改等操作。
查看所有表:
hbase> list
创建表：
create 'TestTable','ColumnFamily'
插入数据：
put 'TestTable','row1','ColumnFamily:ColumnQualifier','value'
查找数据：
get 'TestTable','row1'
四、Hbase创建表
在Hbase中，表的创建非常简单，只需要使用Hbase提供的Java API即可。下面演示如何创建一个表：
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
HColumnDescriptor columnDescriptor = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("ColumnFamily"));
HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(Bytes.toBytes("TestTable"));
tableDescriptor.addFamily(columnDescriptor);
admin.createTable(tableDescriptor);
五、Hbase三层结构的顺序是什么
Hbase表可以被理解为一个有层级的Map。一张表由好几个Region组成，每个Region里有一连串的Store(存储)。Store里又可以分为MemStore和StoreFile。整个的层次关系如下：
Table（表）-->Region（区域）-->Store (存储)-->Memstore-->StoreFile
六、Hbase和Hive的区别和联系
Hbase和Hive都是Hadoop生态系统中的大数据存储技术，但是它们的定位不同，Hive是大数据的数据仓库，主要用于离线的数据分析，而Hbase则是大数据的实时存储和处理技术，主要用于在线事务处理。
事实上，Hive和Hbase还可以很好地协作。在使用Hive进行离线数据分析时，我们可以将数据导入Hbase中，然后使用Hive的ODBC或JDBC接口，利用HQL语言来进行数据查询。而反过来，如果我们需要将Hive的查询结果实时展示在Web界面上，那么也可以将数据插入Hbase中，并使用Hbase的Web服务来提供实时查询服务。
七、总结
本文对Hbase的数据库、数据读取、shell命令、创建表、三层结构以及与Hive的区别和联系进行了阐述。它是一个基于Hadoop的分布式实时存储和处理技术，特别是对于非结构化数据的存储和检索起到了极大的作用。在实际应用中，我们可以根据自己的需求选择使用Hbase或者与其相互协作，来完成大数据存储和处理的任务。
