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大数据技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，今天我们就通过案例分析来了解一下，HBase存储系统的应用与特点。
HBase，是HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。使用HBase技术可以在廉价的PC服务器上搭建起大规模结构化的存储集群。它底层的文件系统使用HDFS，使用Zookeeper来管理集群的HMaster和各Regionserver之间的通信，监控各Regionserver的状态，存储各Region的入口地址等。
2.何时用HBase?
先想想传统的关系型数据库都有哪些特点，大概的特点有：
支持事务，ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)特性;
行式存储;
SQL语句使用起来比较方便;
支持索引、视图等;
在下面几种情况下，可以考虑使用HBase替代关系数据库：
系统需要适应不同种类的数据格式和数据源，不能预先严格定义模式，需要处理大规模数据;
不强调数据之间的关系，所要存储的数据是半结构化或非结构化的;
数据非常稀疏;
想要更好的进行扩展;
比如谷歌就将BigTable用来存储网页的索引数据，索引数据就很好的满足了上面的几点要求。
3.与Hive、Pig的区别?
HBase是低延迟、非结构化和面向编程的，而Hive是高延迟、结构化和面向分析的;
Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖与HDFS和MapReduce，Hive中的表是逻辑表;
HBase通过组织起节点内所有机器的内存，提供一个超大的内存Hash表，它需要在磁盘和内存组织自己的数据结构，HBase中的表是物理表;
如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop。
Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作;
Pig相比Hive相对轻量，它主要的优势是相对比于直接使用HadoopJavaAPIs可大幅消减代码量;
Hive和Pig都可以与HBase组合使用，Hive和Pig还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得非常简单。
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