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大数据框架的生态：
宽表优化（垂直拆分）：
高表优化（水平拆分）：
MySQL如何增加新的字段？
解决方案的整合：
HBase出现了
大数据框架的生态：
来一张大数据生态体系下的各个框架的作用：
上面的内容，我们可以看出来，Kafka存储的时间虽然可以持续较长的时间，但是kafka还是不能长时间的存储数据，比如存储一年。那么HDFS也是可以存储的啊，为什么还要使用HBase呢？这就类似于为什么要把数据存储在MySQL中，而不是存储在PSV，或者是QSV呢？这是因为我们可以把一些结构化的数据存储在MySQL中，这样我们可以按照字段来查询，还可以使用聚合函数，还可以建立索引从而快速查询等，如果使用PSV做不到。
这里的HBASE和HDFS的关系与MySQL和PSV的关系是有一些类似的，但是和HBASE和MySQL又有一些不样的地方。那么首先呢，我们来了解一下MySQL数据库，如图：
mysql是一个面向行存储的数据库，即存放数据的时候是按照行来存储的，那么在取数据的时候，也一定是按照行的取数据的。select的是过滤，实际上所有的数据都会查，然后select部分的字段值，给你的感觉是查了部分表。
宽表优化（垂直拆分）：
数据库表中的数据越多，插询的效率就会越慢，在上面的图中，假设我们登录，值需要select id , name from user where loginame = ? and password = ? 只是需要两个字段，但是MySQL在查询的时候，每次都要查询所有的字段，这样影响速度，这张表显得太宽了，所以我们在设计表的时候，要把宽表拆分一下（所以里面出现了两张表，需要使用外键关联，两张表之间是一对一的关系），来优化数据库，所以得到了下面这张表，
高表优化（水平拆分）：
数据非常的深，比如有一亿条数据，这个时候查询的效率也非常的差，我们把这样的表称之为高表，（高表是数据比较多，对比理解宽表的字段比较多），高表的优化是水平拆分，在将高表拆分成为两个字段之后，我们在往表中插入数据的时候，就可以使用使用分区的策略，比如这里奇数放在上面，偶数放在下面，如此一来查询的时候也会更快。
MySQL如何增加新的字段？
在给一个数据库中的表增加字段的时候，会涉及到一些问题，比如对于用户表，我们给用户增微信号字段，但是目前这张表中已经存在很多的数据信息了，而有的老用户是没有微信的，对于上述的高表拆分来讲，不能上面的表没有该字段，下面的表有这个字段吧，此时可以将表设计成如下的形式：
其中，info字段为json格式，javascript object notation {}表示的是对象，[{},{}] 也表示的对象，但是表示的是集合对象具体的格式就是：{"name":"zhangsan","age":20}一般而言，属性名是使用双引号的，字符串的话使用双引号，true等格式都么有问题，多个属性使用逗号隔开。互联网传输的数据都是字符串，从数据库中查询到了数据之后，使用的都是json格式的字符串，而几乎不再使用早期的xml格式。来对比一下差异（flume中使用的avro使用的就是json格式的字符串。）：
但是我们把一个json格式的字符串存到表中之后，无法实现按照字段查询，比如无法实现select * from user where name = ? 如果非得获取的话，得将里面的数据取出来做比对，这样很影响效率 。将我们的上面的问题整合一下，设计出来了下面的这张表：
解决方案的整合：
这里有两张表，如果在同一台机器上，当对于user1的访问增大的时候，会影响user2，所以这个时候我们需要把表放在两个机器上，但是用户是不可见的，还会访问之一台机器，所以有负载均衡器，负载均衡器也会有面临巨大的压力，（详见我写的分布式）所以形成下面的结构：
第四步在写数据的时候，如果每一次写数据都要往数据库（文件）里面写，慢，效率低，要么批处理，要么缓存，我们使用缓存，放到MemoryCache之后，什么时候写入数据库有数据库自己决定，但是此时的数据在内存中，断电了怎么办，好的，备份，这里解决的思路和Redis的aof，记录每次的写操作，和2nn的备份，HA的故障转移机制有点相似。 既然放在cache中可能出现数据丢失，干脆先不往里面放，我们先将操作保存在log中，这样数据绝对是安全的。
这样的设计虽然非常好，但是如多数据量大起来，MySQL的InnoDB存储引擎对表空间做了限制：64TB，MyISAM 对表的大小做了限制，256TB ，而现在的数据都是以PB为单位的，mysql无法满足海量的数据的存储。所以HDFS，出现了，但是HDFS无法解决结构化的数据的处理方案，HDFS虽然能存，但是上述的结构，HDFS是处理不了的。所以：
HBase出现了
另外，HBase的原型是Google的BigTable论文。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群，基于Hadoop。
