1、在HBase中，Region是数据存储与管理的基本单元。一张表可以包含一个或多个Region，每个Region仅由一个RegionServer提供服务。RegionServer能够同时服务多个Region，来自不同RegionServer上的Region共同构建出表的完整逻辑视图。Region的划分主要基于数据范围，每个Region负责存储和管理一定范围的数据。
2、regionServer 其实是hbase的服务，部署在一台物理服务器上，region有一点像关系型数据的分区，数据存放在region中，当然region下面还有很多结构，确切来说数据存放在memstore和hfile中。
3、Region是HBase数据存储和管理的基本单位。一个表中可以包含一个或多个Region。每个Region只能被一个RS（RegionServer）提供服务，RS可以同时服务多个Region，来自不同RS上的Region组合成表格的整体逻辑视图。
1、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。 适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
4、大数据是指海量数据，是一种数据量巨大、类型多样、处理速度要求高的数据存储、处理和分析的技术和方法的总称。大数据的概念可以从以下几个方面进行理解： 数据量的巨大 大数据所涵盖的数据量非常庞大，远远超出了传统数据处理技术所能处理的范围。
5、大数据的概念：通常是指一个专门用于分析、处理和存储大量经常来自不同来源的数据集合的领域。大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。所谓大数据，即海量数据，具有信息量大、信息主体多元、更新速度快和价值密度低等特点。
6、大数据是指海量数据的集合，其概念涵盖了数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面。大数据的基本含义 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据量大、来源复杂、种类繁多，包括结构化数据和非结构化数据。
1、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。以下是关于HBase的详细解释：设计目的与适用场景：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。设计灵感与特点：设计灵感来源于Google的Bigtable。
2、hbase的意思如下：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
3、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。
4、hbase是一种Nosql的分布式数据存储系统。具有可靠性，高能性，列存储，可伸缩的征，可以对大型数据进行实时、随机的读写访问。hbase是一个分布式的列式存储数据库 nosql的数据库，no sql hbase不支持标准sql 不支持sql语句的，基于hbase之上对外提供标准sql的组件 phoenix，ont only sql。
5、HBase是一个分布式、版本化、非关系型的数据库，它使用Java语言编写，并在Hadoop平台上运行。它非常适合存储大量的稀疏数据，并且具有良好的可扩展性。由于其设计特点，HBase广泛应用于大数据处理场景。
海量日志数据存储用elasticsearch和hbase哪个好？hbase面向列非常好加字段的！es适合搜索和分析小规模数据，速度快过hbase。hbase稳定可靠，而且可以通过mr spark等大批量拉取数据。
数据量：按道理说两者都是支持海量数据的，但是据我个人感觉，HBase可能更容易支持更多的数据，因为其一开始设计就是解决海量问题的；而ES是后来慢慢增强其存储扩展性的；那么也就是说，HBase上手起来扩展性不太会阻碍你使用；ES可能要多费点劲。
HadoopHBaseHadoophbase作为列簇存储，也是毫秒级的k-v存储，越来越适应通用场景下的实时数据分析了，可能哪个领域都有能用到它，支撑实时处理的联机分析以及小型批处理业务。它的分布式一致性，存储hdfs的稳定性，都是关键性业务数据进行实时分析的极佳方案。
HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。