在Hadoop系统框架当中，大家所熟知的HDFS是分布式文件系统，而Hbase才是数据存储的数据库，这两者之间的联系是非常紧密的，Hbase使用HDFS作为分布式数据存储。
关于分布式存储，Hbase的重要性不言而喻，那么今天我们就来为大家分享Hbase教程菜鸟教程。
传统数据的数据处理，主要是关系型数据库，这样的数据库在面对大规模的数据存储任务时，就出现了明显的不足，大数据时代的数据，规模大、新增快、格式多样，因此传统的关系型数据库已经不能适应新的需求。
在这样的背景下，非关系型数据库开始成为主流的选择，而为了更大地拓展数据存储潜力，Google首先研发了BigTable，这也是Hbase的原型。
Hbase是一个面向列的非关系型数据库，弱化了传统的表结构，而是采取Column Family(常译为列族/列簇)来对数据进行分类。一个列族包含多个列，一个列族的多个列之间通常也具有某种关系，比如相似或同种类别。所以列族可以看作是某种分类(归类)。
每个类别里都会有具体的信息，它们就相当于一个个标识符(变量名)，在Hbase中叫做Column Qualifier(列修饰符)。列修饰符位于列族里面用来标识一条条数据。
在Hbase中一个列族(Column Family)和一个列修饰符(Column Qualifier)组合起来才叫一个列(Column)，使用冒号(:)分割，列族:列修饰符。
在传统数据库中每一行的唯一标识符叫做主键，在Hbase中叫做row key(行键)。数据在进入Hbase时都会被打上一个时间戳，这个时间戳可以作为版本号来使用。
一个行键、列族、列修饰符、数据和时间戳组合起来叫做一个单元格(Cell)。这里的行键、列族、列修饰符和时间戳其实可以看作是定位属性(类似坐标)，最终确定了一个数据。
今天的Hbase教程菜鸟教程，主要是对于Hbase的数据存储结构方面的简介，Hbase与HDFS联合起来，是Hadoop实现分布式存储的基石，在整个Hadoop生态系统当中的重要性非同一般。
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