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我觉得@向磊 的回答已经指出了重点。我补充一下。
HBase是根据谷歌的BigTable设计的。典型的应用场景就是不断插入新的信息（谷歌的情况下就是互联网上新生成的网页），而不怎么修改。比如现在Facebook的messenger就是用HBase实现的。
这里要提到HBase是按行存储的，所以特点就是插入（ingest）快。但是做分析的时候经常是要按列扫描（scan）的。比如算一个公司员工的平均工资。
Cloudera在推出新的列存储引擎Kudu的时候讨论过HDFS，HBase，和Kudu的应用场景。
纠正一个理解错误，hbase不是oltp，作为一个NoSQL，他顶多是olp, 没有transaction。而且仅在rowkey上支持索引。在性能上不如memcached和redis，但是持久化存储方面比内存NoSQL强啊。作为文档型NoSQL在分布式存储上比mongo做sharding和MapReduce分析方便多了啊。
当然最重要的原因是这样，设想你要存储用户的地址和喜好，这当然可以做成结构化SQL。但是用户把家搬到上海了，那么以前在北京的地址要update覆盖掉吗，我们要计算分析用户的整个人生周期的活动记录和喜好，来推测他的行为，收入，知识层次，信用，道德水准之类的，当然他的相关历史行为是不能被丢弃的。所以hbase可以很好的适应这样的场景。
这只是简单的举个例子，mongo在小规模下也可以适应这种场景，不过随着数据增长，会涉及到sharding和gridfs让人痛苦的要命。当然以上场景也可以用其他工具，比如Cassandra，但是hbase和accumulo是跟hdfs以及mapreduce,Spark等结合的最好的，不但可以方便地存，更可以方便地算，这才是用hbase重要的原因吧。当然hbase不是银弹，不能解决所有问题，所以才会有那么多其他的NoSQL和SQL。
———
补充你的补充提问的补充回答
1.当然会有数据分析的需求，放了N多数据，如果只是为了存着，成本太高了。hbase依赖于hdfs存储，就我目前的认知范围，还不知道怎么在没有hadoop的情况下安装hbase。
2.用户生命周期数据为何要存成日志，难道不需要获取了吗，每次网页申请获取一个用户数据都要跑一遍MR计算吗？另外，hbase是可以update的。只不过机制跟sql完全不同。
3.事实上，hbase适合大数据量的查询，但并不适合大范围的查询，他就是put，get kv对，海量数据下跑类似select一样的检索scan一遍全表？呵呵，you gonna die.
HBase是一种NoSQL，通常被称为Hadoop Database，它是开源并基于Google Big Table白皮书，HBase运行在HDFS之上，因此使它具有高度可扩展性，并支持Hadoop map-reduce程序设计模型。HBase有两种访问方式：通过行键进行随机访问；通过map-reduce脱机或批访问。
谷歌曾经面对过一个挑战的问题：如何能在整个互联网上提供实时的搜索结果？答案是它本质上需要将互联网缓存，并重新定义在这样庞大的缓存上快速查找的新方法。为了达到这个目的，定义如下技术：
谷歌文件系统GFS：可扩展分布式文件系统，用于大型的、分布式的、数据密集型的应用程序。
BigTable：分布式存储系统，用于管理被设计成规模很大的结构化数据：来自数以千计商用服务器的PB级别的数据。
MapReduce：一个程序模型，用于处理和生成大数据集的相关实现。
在谷歌发布这些技术的文档之后, 不久以后我们就看到了它们的开源实现版本 ，就在2007年，Mike Cafarella发布了BigTable开源实现的代码，他称其为HBase，自此，HBase成为Apache的顶级项目，并运行在Facebook，Twitter，Adobe……仅举几个例子。
HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：
行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组。
列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中，所以，它们需要事先被定义，此外，改变列簇并不容易。
列修饰符：列簇定义真实的列，被称之为列修饰符，你可以认为列修饰符就是列本身。
版本：每列都可以有一个可配置的版本数量，你可以通过列修饰符的制定版本获取数据。
HBase Four-Dimensional Data Model
如图1中所示，通过行键获取一个指定的行，它由一个或多个列簇构成，每个列簇有一个或多个列修饰符（图1中称为列），每列又可以有一个或多个版本。为了获取指定数据，你需要知道它的行键、列簇、列修饰符以及版本。当设计HBase数据模型时，对考虑数据是如何被获取是十分有帮助的。你可以通过以下两种方式获得HBase数据：
通过他们的行键，或者一系列行键的表扫描。
使用map-reduce进行批操作
这种双重获取数据的方法使得HBase变得十分强大，典型地，在Hadoop中存储数据意味着它对离线或批处理方式分析是有益的（尤其是批处理分析），但是，对实时获取是不必要的。HBase通过key/value存储来支持实时分析，以及通过map-reduce支持批处理分析。让我们首先来看实时数据获取，作为key/value存储，key是行键，value是列簇的集合，如图2所示。
HBase as a Key/Value Store
如你在图2中看到的，key是我们所提到过的行键，value是列簇的集合。你可以通过key检索到value，或者换句话说，你可以通过行键“得到”行，或者你能通过给定起始和终止行键检索一系列行，这就是前面提到的表扫描。你不能实时的查询一个列的值，这就引出了一个重要的话题：行键的设计。
有两个原因令行键的设计十分重要：
表扫描是对行键的操作，所以，行键的设计控制着你能够通过HBase执行的实时/直接获取量。
当在生产环境中运行HBase时，它在HDFS上部运行，数据基于行键通过HDFS，如果你所有的行键都是以user-开头，那么很有可能你大部分数据都被分配一个节点上（违背了分布式数据的初衷），因此，你的行键应该是有足够的差异性以便分布式地通过整个部署。
你定义行键的方式取决于你想怎样存取那些行。如果你想以用户为基础存储数据，那么一个策略是利用字节队列在HBase中存储行键，所以我们可以创建一个用户ID的哈希（例如MD5或SHA-1），然后在哈希后面附上时间（long类型）。使用哈希有两个重点：（1）是它能够将value分散开，数据能够分布式地通过簇，（2）是它确保key的长度是一致的，以更加容易在表扫描中使用。
讲了足够多的理论，下面部分向你展示如何搭建HBase环境，并如何通过命令行使用。
你可以从Apache网站下载HBase，HBase团队推荐你在UNIX/Linux环境下安装HBase，如果你想在Windows下运行，你需要先安装Cygwin，并在这上运行HBase。当你下载完这些文件，解压到硬盘上。此外，你还需要安装Java环境，如果你还没有，从Oracle网站下载Java环境。在环境配置中添加名为HBASE_HOME的变量，值为你解压HBase文件的根目录，随后，执行bin文件夹下的start-hbase.sh脚本，它会在下面目录输出日志文件：
$HBASE_HOME/logs/
你可以在浏览器中输入下面URL测试是否安装正确：
HBase Management Screen
让我们开始用命令行操作HBase，在HBase bin目录下执行下面命令：
./hbase shell
你应该看到如下类似的输出：
1
2
3
4
5
6
7
HBase Shell; enter ‘help<RETURN>’ for list of supported commands.
Type “exit<RETURN>” to leave the HBase Shell
Version 0.98.5-hadoop2, rUnknown, Mon Aug 4 23:58:06 PDT 2014
hbase(main):001:0>
创建一个名为PageViews的表，并具有名为info的列簇：
hbase(main):002:0> create ‘PageViews’, ‘info’
0 row(s) in 5.3160 seconds
=> Hbase::Table – PageViews
每张表至少要有一个列簇，因此我们创建了info，现在，看看我们的表，执行下面list命令：
8
9
hbase(main):002:0> list
TABLE
PageViews
1 row(s) in 0.0350 seconds
=> [“PageViews”]
如你所见，list命令返回一个名为PageViews的表，我们可以通过describe命令得到表的更多信息：
10
11
12
13
hbase(main):003:0> describe ‘PageViews’
DESCRIPTION ENABLED
‘PageViews’, {NAME => ‘info’, DATA_BLOCK_ENCODING => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’,
REPLICATION_SCOPE => ‘0’, VERSIONS => ‘1’, COMPRESSION => ‘NONE true
‘, MIN_VERSIONS => ‘0’, TTL => ‘FOREVER’, KEEP_DELETED_CELLS => ‘false’,
BLOCKSIZE => ‘65536’, IN_MEMORY => ‘false’, BLOCKCACHE => ‘true’}
1 row(s) in 0.0480 seconds
Describe命令返回表的详细信息，包括列簇的列表，这里我们创建的仅有一个：info，现在为表添加以下数据，下面命令是在info中添加新的行：
hbase(main):004:0> put 'PageViews', 'rowkey1', 'info:page', '/mypage'
0 row(s) in 0.0850 seconds
Put命令插入一条行键为rowkey1的新纪录，指定在info下的page列，插入值为/mypage的记录，我们随后可以通过get命令通过行键rowkey1查询到这条记录：
hbase(main):005:0> get ‘PageViews’, ‘rowkey1’
COLUMN CELL
info:page timestamp=1410374788088, value=/mypage
1 row(s) in 0.0250 seconds
你可以看到列info：page，或者更多具体的列，其值为/mypage，并带有时间戳表明该条记录是什么时候插入的。让我们在做表扫描之前再添加一行：
hbase(main):006:0> put ‘PageViews’, ‘rowkey2’, ‘info:page’, ‘/myotherpage’
0 row(s) in 0.0050 seconds
现在我们有两行记录了，让我们查询出PageViews表的所有记录：
hbase(main):007:0> scan ‘PageViews’
ROW COLUMN+CELL
rowkey1 column=info:page, timestamp=1410374788088, value=/mypage
rowkey2 column=info:page, timestamp=1410374823590, value=/myotherpage
2 row(s) in 0.0350 seconds
如前面所提到的，我们不能查询本身，但是我们可以对表进行scan操作，如果你执行scan table命令，它会返回表中所有行，这很有可能不是你想要做的。你可以给出行的范围来限制返回的结果，让我们插入一带有s开头行键的新记录：
hbase(main):012:0> put ‘PageViews’, ‘srowkey2’, ‘info:page’, ‘/myotherpage’
现在，如果我增加点限制，想查询行键在r和s之间的记录，可以使用如下结构：
hbase(main):014:0> scan ‘PageViews’, { STARTROW => ‘r’, ENDROW => ‘s’ }
2 row(s) in 0.0080 seconds
这个scan返回了仅有s开头的记录，这个类比是基于全行键上的，所以rowkey1比r大，所有它被返回了。另外，scan的结果包含了所指范围的STARTROW，但不包含ENDROW，注意，ENDROW不是必须指定的，如果我们执行相同查询只给出了STARTROW，那么我们会得到行键比r大的所有记录。
hbase(main):013:0> scan ‘PageViews’, { STARTROW => ‘r’ }
srowkey2 column=info:page, timestamp=1410375975965, value=/myotherpage
3 row(s) in 0.0120 seconds
HBase
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可以在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似于Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapRecue来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapRecue来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
特性：
强一致性读写：HBase不是“Eventual Consistentcy（最终一致性）”数据存储，这让它很适合高速计数聚合类任务；
自动分片（Automatic sharding）：HBase表通过region分布在集群中，数据增长时，region会自动分割并重新分布；
RegionServer自动故障转移
Hadoop/HDFS集成：HBase支持开箱即用HDFS作为它的分布式文件系统；
MapRecue：HBase通过MapRecue支持大并发处理；
Java客户端API：HBase支持易于使用的Java API进行编程访问;
Thrift/REST API：HBase也支持Thrift和Rest作为非Java前端访问；
Block Cache和Bloom Filter：对于大容量查询优化，HBase支持Block Cache和Bloom Filter;
运维管理：HBase支持JMX提供内置网页用于运维。
HBase应用场景
HBase不适合所有场景。
首先，确信有足够多数据，如果有上亿或上千亿行数据，HBase是很好的备选。如果只有上千或上百万行，则用传统的RDBMS可能是更好的选择。因为所有数据如果只需要在一两个节点进行存储，会导致集群其他节点闲置。
其次，确信可以不依赖于RDBMS的额外特性。例如，列数据类型、第二索引、事务、高级查询语言等
最后，确保有足够的硬件。因为HDFS在小于5个数据节点时，基本上体现不出来它的优势。
虽然HBase能在单独的笔记本上运行良好，但这应仅当成是开发阶段的配置 。
HBase的优点
列可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间；
HBase可以自动切分数据，使得数据存储自动具有水平扩展功能；
HBase可以提供高并发读写操作的支持；
与Hadoop MapRecue相结合有利于数据分析；
容错性；
版权免费；
非常灵活的模式设计（或者说没有固定模式的限制）；
可以跟Hive集成，使用类SQL查询；
自动故障转移；
客户端接口易于使用；
行级别原子性，即PUT操作一定是完全成功或者完全失败。
HBase的缺点
不能支持条件查询，只支持按照row key来查询；
容易产生单点故障（在只使用一个HMaster的时候）；
不支持事务；
JOIN不是数据库层支持的，而需要用MapRecue；
只能在主键上索引和排序；
没有内置的身份和权限认证；
HBase与Hadoop/HDFS的差异
HDFS是分布式文件系统，适合保存大文件。官方宣称它并非普通用途的文件系统，不提供文件的个别记录的快速查询。另一方面，HBase基于HDFS，并能够提供大表的记录快速查询和更新。HBase内部将数据放到索引好的“StoreFiles”存储文件中，以便提供高速查询，而存储文件位于HDFS中。
HBase作为默认的大数据时代的存储，基本解决以下三大类的场景：
1、平台类：存放是平台的产品，就是其它软件的存储，比如目前很就行的Kylin，阿里内部的日志同步工具TT，图组件Titan等。此类存放的往往平台的数据，有时候往往是无业务含义的。作为平台的底层存储使用。
2、用户行为类：此类主要是面向各个业务系统。这里的用户不仅仅指的人，也包括物，比如物联网。在阿里主要还是人产生的数据，比如：淘宝收藏夹、交易数据、旺旺聊天记录等等。这里使用比较直接，就直接存放HBase，再读取。难度就是需要支持千万级别的并发写访问及读取，需要解决服务质量的问题。
3：报表类的需求：比如报表、大屏等，如阿里巴巴的天猫双十一大屏。
这里有详细介绍，可以进一步了解：
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我觉得@向磊 的回答已经指出了重点。我补充一下。
HBase是根据谷歌的BigTable设计的。典型的应用场景就是不断插入新的信息（谷歌的情况下就是互联网上新生成的网页），而不怎么修改。比如现在Facebook的messenger就是用HBase实现的。
这里要提到HBase是按行存储的，所以特点就是插入（ingest）快。但是做分析的时候经常是要按列扫描（scan）的。比如算一个公司员工的平均工资。
Cloudera在推出新的列存储引擎Kudu的时候讨论过HDFS，HBase，和Kudu的应用场景。
纠正一个理解错误，hbase不是oltp，作为一个NoSQL，他顶多是olp, 没有transaction。而且仅在rowkey上支持索引。在性能上不如memcached和redis，但是持久化存储方面比内存NoSQL强啊。作为文档型NoSQL在分布式存储上比mongo做sharding和MapReduce分析方便多了啊。
当然最重要的原因是这样，设想你要存储用户的地址和喜好，这当然可以做成结构化SQL。但是用户把家搬到上海了，那么以前在北京的地址要update覆盖掉吗，我们要计算分析用户的整个人生周期的活动记录和喜好，来推测他的行为，收入，知识层次，信用，道德水准之类的，当然他的相关历史行为是不能被丢弃的。所以hbase可以很好的适应这样的场景。
这只是简单的举个例子，mongo在小规模下也可以适应这种场景，不过随着数据增长，会涉及到sharding和gridfs让人痛苦的要命。当然以上场景也可以用其他工具，比如Cassandra，但是hbase和accumulo是跟hdfs以及mapreduce,Spark等结合的最好的，不但可以方便地存，更可以方便地算，这才是用hbase重要的原因吧。当然hbase不是银弹，不能解决所有问题，所以才会有那么多其他的NoSQL和SQL。
———
补充你的补充提问的补充回答
1.当然会有数据分析的需求，放了N多数据，如果只是为了存着，成本太高了。hbase依赖于hdfs存储，就我目前的认知范围，还不知道怎么在没有hadoop的情况下安装hbase。
2.用户生命周期数据为何要存成日志，难道不需要获取了吗，每次网页申请获取一个用户数据都要跑一遍MR计算吗？另外，hbase是可以update的。只不过机制跟sql完全不同。
3.事实上，hbase适合大数据量的查询，但并不适合大范围的查询，他就是put，get kv对，海量数据下跑类似select一样的检索scan一遍全表？呵呵，you gonna die.
HBase是一种NoSQL，通常被称为Hadoop Database，它是开源并基于Google Big Table白皮书，HBase运行在HDFS之上，因此使它具有高度可扩展性，并支持Hadoop map-reduce程序设计模型。HBase有两种访问方式：通过行键进行随机访问；通过map-reduce脱机或批访问。
谷歌曾经面对过一个挑战的问题：如何能在整个互联网上提供实时的搜索结果？答案是它本质上需要将互联网缓存，并重新定义在这样庞大的缓存上快速查找的新方法。为了达到这个目的，定义如下技术：
谷歌文件系统GFS：可扩展分布式文件系统，用于大型的、分布式的、数据密集型的应用程序。
BigTable：分布式存储系统，用于管理被设计成规模很大的结构化数据：来自数以千计商用服务器的PB级别的数据。
MapReduce：一个程序模型，用于处理和生成大数据集的相关实现。
在谷歌发布这些技术的文档之后, 不久以后我们就看到了它们的开源实现版本 ，就在2007年，Mike Cafarella发布了BigTable开源实现的代码，他称其为HBase，自此，HBase成为Apache的顶级项目，并运行在Facebook，Twitter，Adobe……仅举几个例子。
HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：
行键：每行都有唯一的行键，行键没有数据类型，它内部被认为是一个字节数组。
列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中，所以，它们需要事先被定义，此外，改变列簇并不容易。
列修饰符：列簇定义真实的列，被称之为列修饰符，你可以认为列修饰符就是列本身。
版本：每列都可以有一个可配置的版本数量，你可以通过列修饰符的制定版本获取数据。
HBase Four-Dimensional Data Model
如图1中所示，通过行键获取一个指定的行，它由一个或多个列簇构成，每个列簇有一个或多个列修饰符（图1中称为列），每列又可以有一个或多个版本。为了获取指定数据，你需要知道它的行键、列簇、列修饰符以及版本。当设计HBase数据模型时，对考虑数据是如何被获取是十分有帮助的。你可以通过以下两种方式获得HBase数据：
通过他们的行键，或者一系列行键的表扫描。
使用map-reduce进行批操作
这种双重获取数据的方法使得HBase变得十分强大，典型地，在Hadoop中存储数据意味着它对离线或批处理方式分析是有益的（尤其是批处理分析），但是，对实时获取是不必要的。HBase通过key/value存储来支持实时分析，以及通过map-reduce支持批处理分析。让我们首先来看实时数据获取，作为key/value存储，key是行键，value是列簇的集合，如图2所示。
HBase as a Key/Value Store
如你在图2中看到的，key是我们所提到过的行键，value是列簇的集合。你可以通过key检索到value，或者换句话说，你可以通过行键“得到”行，或者你能通过给定起始和终止行键检索一系列行，这就是前面提到的表扫描。你不能实时的查询一个列的值，这就引出了一个重要的话题：行键的设计。
有两个原因令行键的设计十分重要：
表扫描是对行键的操作，所以，行键的设计控制着你能够通过HBase执行的实时/直接获取量。
当在生产环境中运行HBase时，它在HDFS上部运行，数据基于行键通过HDFS，如果你所有的行键都是以user-开头，那么很有可能你大部分数据都被分配一个节点上（违背了分布式数据的初衷），因此，你的行键应该是有足够的差异性以便分布式地通过整个部署。
你定义行键的方式取决于你想怎样存取那些行。如果你想以用户为基础存储数据，那么一个策略是利用字节队列在HBase中存储行键，所以我们可以创建一个用户ID的哈希（例如MD5或SHA-1），然后在哈希后面附上时间（long类型）。使用哈希有两个重点：（1）是它能够将value分散开，数据能够分布式地通过簇，（2）是它确保key的长度是一致的，以更加容易在表扫描中使用。
讲了足够多的理论，下面部分向你展示如何搭建HBase环境，并如何通过命令行使用。
你可以从Apache网站下载HBase，HBase团队推荐你在UNIX/Linux环境下安装HBase，如果你想在Windows下运行，你需要先安装Cygwin，并在这上运行HBase。当你下载完这些文件，解压到硬盘上。此外，你还需要安装Java环境，如果你还没有，从Oracle网站下载Java环境。在环境配置中添加名为HBASE_HOME的变量，值为你解压HBase文件的根目录，随后，执行bin文件夹下的start-hbase.sh脚本，它会在下面目录输出日志文件：
$HBASE_HOME/logs/
你可以在浏览器中输入下面URL测试是否安装正确：
HBase Management Screen
让我们开始用命令行操作HBase，在HBase bin目录下执行下面命令：
./hbase shell
你应该看到如下类似的输出：
1
2
3
4
5
6
7
HBase Shell; enter ‘help<RETURN>’ for list of supported commands.
Type “exit<RETURN>” to leave the HBase Shell
Version 0.98.5-hadoop2, rUnknown, Mon Aug 4 23:58:06 PDT 2014
hbase(main):001:0>
创建一个名为PageViews的表，并具有名为info的列簇：
1
2
3
4
5
hbase(main):002:0> create ‘PageViews’, ‘info’
0 row(s) in 5.3160 seconds
=> Hbase::Table – PageViews
每张表至少要有一个列簇，因此我们创建了info，现在，看看我们的表，执行下面list命令：
1
2
3
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6
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hbase(main):002:0> list
TABLE
PageViews
1 row(s) in 0.0350 seconds
=> [“PageViews”]
如你所见，list命令返回一个名为PageViews的表，我们可以通过describe命令得到表的更多信息：
1
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hbase(main):003:0> describe ‘PageViews’
DESCRIPTION ENABLED
‘PageViews’, {NAME => ‘info’, DATA_BLOCK_ENCODING => ‘NONE’, BLOOMFILTER => ‘ROW’,
REPLICATION_SCOPE => ‘0’, VERSIONS => ‘1’, COMPRESSION => ‘NONE true
‘, MIN_VERSIONS => ‘0’, TTL => ‘FOREVER’, KEEP_DELETED_CELLS => ‘false’,
BLOCKSIZE => ‘65536’, IN_MEMORY => ‘false’, BLOCKCACHE => ‘true’}
1 row(s) in 0.0480 seconds
Describe命令返回表的详细信息，包括列簇的列表，这里我们创建的仅有一个：info，现在为表添加以下数据，下面命令是在info中添加新的行：
1
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hbase(main):004:0> put 'PageViews', 'rowkey1', 'info:page', '/mypage'
0 row(s) in 0.0850 seconds
Put命令插入一条行键为rowkey1的新纪录，指定在info下的page列，插入值为/mypage的记录，我们随后可以通过get命令通过行键rowkey1查询到这条记录：
1
2
3
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5
6
7
hbase(main):005:0> get ‘PageViews’, ‘rowkey1’
COLUMN CELL
info:page timestamp=1410374788088, value=/mypage
1 row(s) in 0.0250 seconds
你可以看到列info：page，或者更多具体的列，其值为/mypage，并带有时间戳表明该条记录是什么时候插入的。让我们在做表扫描之前再添加一行：
1
2
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hbase(main):006:0> put ‘PageViews’, ‘rowkey2’, ‘info:page’, ‘/myotherpage’
0 row(s) in 0.0050 seconds
现在我们有两行记录了，让我们查询出PageViews表的所有记录：
1
2
3
4
5
6
7
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hbase(main):007:0> scan ‘PageViews’
ROW COLUMN+CELL
rowkey1 column=info:page, timestamp=1410374788088, value=/mypage
rowkey2 column=info:page, timestamp=1410374823590, value=/myotherpage
2 row(s) in 0.0350 seconds
如前面所提到的，我们不能查询本身，但是我们可以对表进行scan操作，如果你执行scan table命令，它会返回表中所有行，这很有可能不是你想要做的。你可以给出行的范围来限制返回的结果，让我们插入一带有s开头行键的新记录：
1
hbase(main):012:0> put ‘PageViews’, ‘srowkey2’, ‘info:page’, ‘/myotherpage’
现在，如果我增加点限制，想查询行键在r和s之间的记录，可以使用如下结构：
1
2
3
4
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6
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hbase(main):014:0> scan ‘PageViews’, { STARTROW => ‘r’, ENDROW => ‘s’ }
ROW COLUMN+CELL
rowkey1 column=info:page, timestamp=1410374788088, value=/mypage
rowkey2 column=info:page, timestamp=1410374823590, value=/myotherpage
2 row(s) in 0.0080 seconds
这个scan返回了仅有s开头的记录，这个类比是基于全行键上的，所以rowkey1比r大，所有它被返回了。另外，scan的结果包含了所指范围的STARTROW，但不包含ENDROW，注意，ENDROW不是必须指定的，如果我们执行相同查询只给出了STARTROW，那么我们会得到行键比r大的所有记录。
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hbase(main):013:0> scan ‘PageViews’, { STARTROW => ‘r’ }
ROW COLUMN+CELL
rowkey1 column=info:page, timestamp=1410374788088, value=/mypage
rowkey2 column=info:page, timestamp=1410374823590, value=/myotherpage
srowkey2 column=info:page, timestamp=1410375975965, value=/myotherpage
3 row(s) in 0.0120 seconds
HBase
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可以在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似于Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapRecue来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapRecue来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
特性：
强一致性读写：HBase不是“Eventual Consistentcy（最终一致性）”数据存储，这让它很适合高速计数聚合类任务；
自动分片（Automatic sharding）：HBase表通过region分布在集群中，数据增长时，region会自动分割并重新分布；
RegionServer自动故障转移
Hadoop/HDFS集成：HBase支持开箱即用HDFS作为它的分布式文件系统；
MapRecue：HBase通过MapRecue支持大并发处理；
Java客户端API：HBase支持易于使用的Java API进行编程访问;
Thrift/REST API：HBase也支持Thrift和Rest作为非Java前端访问；
Block Cache和Bloom Filter：对于大容量查询优化，HBase支持Block Cache和Bloom Filter;
运维管理：HBase支持JMX提供内置网页用于运维。
HBase应用场景
HBase不适合所有场景。
首先，确信有足够多数据，如果有上亿或上千亿行数据，HBase是很好的备选。如果只有上千或上百万行，则用传统的RDBMS可能是更好的选择。因为所有数据如果只需要在一两个节点进行存储，会导致集群其他节点闲置。
其次，确信可以不依赖于RDBMS的额外特性。例如，列数据类型、第二索引、事务、高级查询语言等
最后，确保有足够的硬件。因为HDFS在小于5个数据节点时，基本上体现不出来它的优势。
虽然HBase能在单独的笔记本上运行良好，但这应仅当成是开发阶段的配置 。
HBase的优点
列可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间；
HBase可以自动切分数据，使得数据存储自动具有水平扩展功能；
HBase可以提供高并发读写操作的支持；
与Hadoop MapRecue相结合有利于数据分析；
容错性；
版权免费；
非常灵活的模式设计（或者说没有固定模式的限制）；
可以跟Hive集成，使用类SQL查询；
自动故障转移；
客户端接口易于使用；
行级别原子性，即PUT操作一定是完全成功或者完全失败。
HBase的缺点
不能支持条件查询，只支持按照row key来查询；
容易产生单点故障（在只使用一个HMaster的时候）；
不支持事务；
JOIN不是数据库层支持的，而需要用MapRecue；
只能在主键上索引和排序；
没有内置的身份和权限认证；
HBase与Hadoop/HDFS的差异
HDFS是分布式文件系统，适合保存大文件。官方宣称它并非普通用途的文件系统，不提供文件的个别记录的快速查询。另一方面，HBase基于HDFS，并能够提供大表的记录快速查询和更新。HBase内部将数据放到索引好的“StoreFiles”存储文件中，以便提供高速查询，而存储文件位于HDFS中。
HBase作为默认的大数据时代的存储，基本解决以下三大类的场景：
1、平台类：存放是平台的产品，就是其它软件的存储，比如目前很就行的Kylin，阿里内部的日志同步工具TT，图组件Titan等。此类存放的往往平台的数据，有时候往往是无业务含义的。作为平台的底层存储使用。
2、用户行为类：此类主要是面向各个业务系统。这里的用户不仅仅指的人，也包括物，比如物联网。在阿里主要还是人产生的数据，比如：淘宝收藏夹、交易数据、旺旺聊天记录等等。这里使用比较直接，就直接存放HBase，再读取。难度就是需要支持千万级别的并发写访问及读取，需要解决服务质量的问题。
3：报表类的需求：比如报表、大屏等，如阿里巴巴的天猫双十一大屏。
这里有详细介绍，可以进一步了解：