長久以來，對大數據的實時檢索一直都是非常困難的問題。想要達到這個目的，首先就必須將需要查詢的所有數據都存儲下來。如果採用傳統的關係型數據庫來存儲的話，其查詢會非常緩慢，並且不利於擴展。因此需要尋找一種能夠實現實時讀寫、實時訪問的海量數據存儲方法，這時HBase就誕生了
HBase是一種構建在HDFS之上的分佈式、面向列的存儲系統。它的理論基礎是基於Google的三大論文之一——Google Bigtable。另外兩大論文分別為Google FS和MapReduce，對應Hadoop中的Hdfs分佈式文件存儲系統和MapReduce分佈式計算框架。
HBase總的來說具有四大優勢，分別為高可靠性、高性能、面向列存儲和可伸縮性強。
1.高可靠性
想要實現高可靠性，就需要保證以下兩點。一是數據不會丟失，二是服務不會宕機。首先，對於HBase而言，其採用的是Hdfs分佈式文件存儲系統。眾所周知，在Hdfs上，數據都是保存多份的，通常為3，並且是隨機存儲在不同的集群服務器上，因此除非3臺服務器同時故障，否則數據是不會丟失的。其次HBase中包含zookeeper組件，默認情況下，HBase管理zookeeper實例。Zookeeper會時刻保證HBase在某些服務器掛掉的同時，集群能夠正常運行。
2.高性能
傳統的關係型數據庫，例如mysql，在存儲到千萬級的時候，就很難做到實時查詢了。但是在HBase上，數據起步就在億級以上。究其原因，在於普通的關係型數據庫是逐條查詢的。但是HBase是通過一種叫做rowkey的鍵存表，而表的rowkey都是按字典序上升的。所謂字典上升就是ABCD、1234之類的順序。其次HBase是按列存儲的，這就類似於圖書館，如果你要找一本書，先去找這本書第一個字的首字母，然後去這個分區下尋找書籍類型。
3.按列存儲
假設現在有2條普通的數據如下：
現在突然發現列不夠用，還需要加一列住址數據，這時候就需要用到列的存儲形式：
這樣就可以隨意添加屬性，並且在查找的時候也非常便利，圖中CF表示列族。並且每一條數據都有時間戳，時間戳就代表版本號。關於HBase的存儲結構後續會有更加詳細的技術說明。
4.可伸縮性強
HBase從另一個角度處理伸縮性問題。它通過線性方式從下到上增加節點來進行擴展。HBase不是關係型數據庫，也不支持SQL，但是它有自己的特長，這是關係型數據庫不能處理的，HBase巧妙地將大而稀疏的表表放在商用的服務器集群上。
HBase現在在市面上的應用非常廣泛，大家購物經常會使用購物平臺，而很多大型購物平臺的後臺檢索就是基於HBase數據庫的。某寶的數據量大家可想而知，其在雙十一這種時候能保證數據能正常運轉，可見HBase的功能有多麼強大。
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