先来了解下Hadoop的简单原理：
(一) HDFS主要是用于做什么的？
HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件管理系统、是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
(二) HDFS的优缺点比较
HDFS 的优点：
1、高容错性
1)数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性
2)某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。
2、适合批处理
1)它是通过移动计算而不是移动数据
2)它会把数据位置暴露给计算框架。
3、适合大数据处理
1)处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。
2)能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
3)能够处理10K节点的规模
4、流式文件访问
1)一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。
2)它能保证数据的一致性。
5、可构建在廉价机器上
1)它通过多副本机制，提高可靠性。
2)它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。
HDFS 缺点（不适用适用HDFS的场景）：
1、低延时数据访问
1)比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。
2)它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。
2、小文件存储
1)存储大量小文件的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。
2)小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
3、并发写入、文件随机修改
1)一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。
2)仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。
（三）HDFS 如何存储数据？
HDFS存储数据架构图：
HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。
Client：就是客户端。
1、文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。
2、与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。
3、与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
4、Client 提供一些命令来管理 HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
5、Client 可以通过一些命令来访问 HDFS。
NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者。
1、管理 HDFS 的名称空间。
2、管理数据块（Block）映射信息
3、配置副本策略
4、处理客户端读写请求。
DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。
1、存储实际的数据块。
2、执行数据块的读/写操作。
Secondary NameNode：并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。
1、辅助 NameNode，分担其工作量。
2、定期合并 fsimage和fsedits，并推送给NameNode。
3、在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。
(四) HDFS 如何读取文件？
HDFS 读取文件步骤图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-e8f91u8s-1652344689309)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/25002343-36b03bc4d3ba679b.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)]
HDFS的文件读取原理，详细解析如下：
1、首先调用FileSystem对象的open方法，其实获取的是一个DistributedFileSystem的实例。
2、DistributedFileSystem通过RPC(远程过程调用)获得文件的第一批block的locations，同一block按照重复数会返回多个locations，这些locations按照Hadoop拓扑结构排序，距离客户端近的排在前面。
3、前两步会返回一个FSDataInputStream对象，该对象会被封装成 DFSInputStream对象，DFSInputStream可以方便的管理datanode和namenode数据流。客户端调用read方 法，DFSInputStream就会找出离客户端最近的datanode并连接datanode。
4、数据从datanode源源不断的流向客户端。
5、如果第一个block块的数据读完了，就会关闭指向第一个block块的datanode连接，接着读取下一个block块。这些操作对客户端来说是透明的，从客户端的角度来看只是读一个持续不断的流。
6、如果第一批block都读完了，DFSInputStream就会去namenode拿下一批blocks的location，然后继续读，如果所有的block块都读完，这时就会关闭掉所有的流。
（五） HDFS 如何写入文件？
HDFS的文件写入步骤图:
HDFS的文件写入原理详细步骤解析：
1.客户端通过调用 DistributedFileSystem 的create方法，创建一个新的文件。
2.DistributedFileSystem 通过 RPC（远程过程调用）调用 NameNode，去创建一个没有blocks关联的新文件。创建前，NameNode 会做各种校验，比如文件是否存在，客户端有无权限去创建等。如果校验通过，NameNode 就会记录下新文件，否则就会抛出IO异常。
3.前两步结束后会返回 FSDataOutputStream 的对象，和读文件的时候相似，FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以协调 NameNode和 DataNode。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列 data queue。
4.DataStreamer 会去处理接受 data queue，它先问询 NameNode 这个新的 block 最适合存储的在哪几个DataNode里，比如重复数是3，那么就找到3个最适合的 DataNode，把它们排成一个 pipeline。DataStreamer 把 packet 按队列输出到管道的第一个 DataNode 中，第一个 DataNode又把 packet 输出到第二个 DataNode 中，以此类推。
5.DFSOutputStream 还有一个队列叫 ack queue，也是由 packet 组成，等待DataNode的收到响应，当pipeline中的所有DataNode都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。
6.客户端完成写数据后，调用close方法关闭写入流。
7.DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里，然后等待 ack 信息，收到最后一个 ack 后，通知 DataNode 把文件标示为已完成。
到这里想必大家对Hadopp有了一定的了解了，接下来就是Hbase框架的使用了，小伙伴们是不是很期待啊
不过在此之前，你可以先了解 Hadoop生态系统 ，若想运行HBase，则需要先搭建好Hadoop集群环境，可以参考此文搭建5个节点的hadoop集群环境（CDH5） 。
好了，让我们来学习HBase吧！
HBase简介
HBase的发展史
2006年底由PowerSet 的Chad Walters和Jim Kellerman 发起，2008年成为Apache Hadoop的一个子项目。现已作为产品在多家企业被使用，如：WorldLingo/Streamy.com/OpenPlaces/Yahoo!
Hbase到底是什么
HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。
尽管已经有许多数据存储和访问的策略和实现方法，但事实上大多数解决方案，特别是一些关系类型的，在构建时并没有考虑超大规模和分布式的特点。许多商家通过复制和分区的方法来扩充数据库使其突破单个节点的界限，但这些功能通常都是事后增加的，安装和维护都和复杂。同时，也会影响RDBMS的特定功能，例如联接、复杂的查询、触发器、视图和外键约束这些操作在大型的RDBMS上的代价相当高，甚至根本无法实现。
HBase从另一个角度处理伸缩性问题。它通过线性方式从下到上增加节点来进行扩展。HBase不是关系型数据库，也不支持SQL，但是它有自己的特长，这是RDBMS不能处理的，HBase巧妙地将大而稀疏的表放在商用的服务器集群上。
HBase 是Google Bigtable 的开源实现，与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似， HBase 利用Hadoop HDFS 作为其文件存储系统；Google 运行MapReduce 来处理Bigtable中的海量数据， HBase 同样利用Hadoop MapReduce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。
