1. hbase存储过程
HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。
2. hbase存储机制
表(Table): 表名是映射成hdfs上面的文件，所以要合法名字。
行(Row): 每一行都是以一个行键（Row Key）来进行唯一标识的，以二进制的字节来存储。
列族(Column Family): 列族一旦确定后，就不能轻易修改，因为它会影响到HBase真实的物理存储结构，但是列族中的列标识(Column Qualifier)以及其对应的值可以动态增删。表中的每一行都有相同的列族，但是不需要每一行的列族里都有一致的列标识(Column Qualifier)和值，所以说是一种稀疏的表结构，这样可以一定程度上避免数据的冗余。
单元(Cell): 每一个 行键，列族和列标识共同组成一个单元，以二进制字节来存储。
时间戳(Timestamp): 默认下每一个单元中的数据插入时都会用时间戳来进行版本标识。
3. hbase是如何存数据的,为什么读得快
他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。 hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。 hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。 Hbase与HDFS的性质和属性。 1、Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。 HBase是Google Bigtable的开源实现，类似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。
2、HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。 Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。
4. 解释一下hbase的存储结构
HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。
HRegion虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。
HRegion虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。
事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。
每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成
5. hbase存储原理
共同点：
1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储区别：
2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
3.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
4.Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
5.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。
6.hive借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行7.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。8.hbase是列存储。9.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。10.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。
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