1、HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。HBase是介于Map Entry（key & value）和DB Row之间的一种数据存储方式。
2、HBase 是 Hadoop 数据库的一种，它旨在处理大量数据。与传统的关系数据库不同，HBase 专门处理稀疏的、多维的、非结构化的数据。HBase 通过键值存储方式存储数据，主键是整个数据集唯一的标识符。它具有巨大的扩展性和数据管理能力，特别是在处理大规模数据集时表现出色。
3、HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。它不同于传统的关系型数据库，不需要预先定义数据结构，因此非常适合存储大量且快速变化的数据。
4、HBase是一个开源的、分布式的、可伸缩的大数据存储系统，它是Apache Hadoop生态系统中的一部分。HBase旨在存储非结构化和半结构化数据，特别适用于存储大量稀疏数据，如网页点击流、社交媒体数据、日志数据等。HBase的设计灵感来源于Google的Bigtable，它允许在行键和列键上进行分布式排序存储和检索。
1、HBase的主要用途是作为大数据存储系统，用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储：HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统，能够存储数十亿行甚至更多的数据。它不同于传统的关系型数据库，不需要预先定义数据结构，因此非常适合存储大量且快速变化的数据。
2、总的来说，hbase的主要用途是存储大量的非结构化和半结构化数据，提供高速的读写操作和数据压缩加密功能，并支持灵活的数据模型。这使得它在大数据存储和实时数据处理场景中非常有用。
3、所以，HBase 提供了预分区功能，让用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。 假设初始 10 个 Region，那么导入大量数据的时候，就会均衡到 10 个 Region 里面，显然比初始 1 个 Region 要好很多， 合理的预分区可以减少 Region 热点问题，提升写数据的性能和速度，而且也能减少后续的 split 操作。
4、可视化分析 可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
HBase是一个非关系型的数据库，它的表结构非常灵活。每个表可以拥有多个列族，每个列族下的数据可以有不同的存储特性。这种灵活性使得HBase能够适应各种类型的数据存储需求，同时也方便了对数据的扩展和管理。强大的可扩展性 HBase是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的，具有天然的分布式特性。
数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。
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。
