一、Hadoop的局限
HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。
要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。
但是 Hadoop 的缺陷在于它只能执行批处理，并且只能以顺序方式访问数据，这意味着即使是最简单的工作，也必须搜索整个数据集，无法实现对数据的随机访问。实现数据的随机访问是传统的关系型数据库所擅长的，但它们却不能用于海量数据的存储。在这种情况下，必须有一种新的方案来解决海量数据存储和随机访问的问题，HBase 就是其中之一 (HBase，Cassandra，couchDB，Dynamo 和 MongoDB 都能存储海量数据并支持随机访问)。
注：数据结构分类：
- 结构化数据：即以关系型数据库表形式管理的数据；
- 半结构化数据：非关系模型的，有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML 文档、JSON 文档、Email 等；
- 非结构化数据：没有固定模式的数据，如 WORD、PDF、PPT、EXL，各种格式的图片、视频等。
二、HBase简介
HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。
HBase 是一种类似于 Google’s Big Table 的数据模型，它是 Hadoop 生态系统的一部分，它将数据存储在 HDFS 上，客户端可以通过 HBase 实现对 HDFS 上数据的随机访问。它具有以下特性：
- 不支持复杂的事务，只支持行级事务，即单行数据的读写都是原子性的；
- 由于是采用 HDFS 作为底层存储，所以和 HDFS 一样，支持结构化、半结构化和非结构化的存储；
- 支持通过增加机器进行横向扩展；
- 支持数据分片；
- 支持 RegionServers 之间的自动故障转移；
- 易于使用的 Java 客户端 API；
- 支持 BlockCache 和布隆过滤器；
- 过滤器支持谓词下推。
三、HBase Table
HBase 是一个面向 列 的数据库管理系统，这里更为确切的而说，HBase 是一个面向 列族 的数据库管理系统。表 schema 仅定义列族，表具有多个列族，每个列族可以包含任意数量的列，列由多个单元格（cell ）组成，单元格可以存储多个版本的数据，多个版本数据以时间戳进行区分。
下图为 HBase 中一张表的：
- RowKey 为行的唯一标识，所有行按照 RowKey 的字典序进行排序；
- 该表具有两个列族，分别是 personal 和 office;
- 其中列族 personal 拥有 name、city、phone 三个列，列族 office 拥有 tel、addres 两个列。
图片引用自 : HBase 是列式存储数据库吗 https://www.iteblog.com/archives/2498.html
Hbase 的表具有以下特点：
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容量大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
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面向列：数据是按照列存储，每一列都单独存放，数据即索引，在查询时可以只访问指定列的数据，有效地降低了系统的 I/O 负担；
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稀疏性：空 (null) 列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏 ；
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数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，按照时间戳排序，新的数据在最上面；
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存储类型：所有数据的底层存储格式都是字节数组 (byte[])。
四、Phoenix
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层，它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前，如果你要访问 HBase，只能调用它的 Java API，但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询，HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL，即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
其次 Phoenix 的性能表现也非常优异，Phoenix 查询引擎会将 SQL 查询转换为一个或多个 HBase Scan，通过并行执行来生成标准的 JDBC 结果集。它通过直接使用 HBase API 以及协处理器和自定义过滤器，可以为小型数据查询提供毫秒级的性能，为千万行数据的查询提供秒级的性能。同时 Phoenix 还拥有二级索引等 HBase 不具备的特性，因为以上的优点，所以 Phoenix 成为了 HBase 最优秀的 SQL 中间层。