HBase和MongoDB那个更适合海量实时小数据?
所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。
HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。
而hbase的修改和添加都是同一个命令：put，如果put传入的row key已经存在就更新原记录，实际上hbase内部也不是更新，它只是将这一份数据已不同的版本保存下来而已，hbase默认的保存版本的历史数量是3。
HBase没有研究过，因为我们公司用Erlang开发，这个数据库直接不支持。
HBase 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。
MongoDB和Elasticsearch各有优缺点，它们的应用场景也不同。
es作为hbase二级索引的优点
1、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。
2、第一类：分布式爬虫 优点： 海量URL管理 网速快 缺点： Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取(精抽取)的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。
怎样才能获知hbase表中哪些列能实现索引
方法如下：rowkey是行的主键，Hbase支持3种检索方式，通过单个Rowkey访问，按照某个Rowkey键值进行get操作，获取唯一一条记录。通过Rowkey的range进行scan，通过设置startRowKey和endRowKey，在这个范围内进行扫描。
与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。
多版本：HBase支持多版本数据存储，这意味着每个单元格可以存储多个版本的数据。每个版本都有一个时间戳，可以根据时间戳来检索特定的版本。这种多版本特性使得HBase非常适合存储历史数据和审计日志等数据。
通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。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。
HBASE是否运行，可以通过在hbase shell进入执行命令：list ，正常运行即表示正常。
hbase存在哪些问题
使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。
Hbase 近几年发展迅速，应用面越来越广，但是它存在的问题不容忽视。原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。
HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。
效率低 传统的数仓大多构建在Hadoop之上。这位传统的数仓带来了近乎无限的横向扩展能力，同时也造成了传统的数仓技术效率低的缺陷。效率低主要体现在以下几个方面。
为什么hbase当中不要索引?
1、原生HBase不支持索引，而NoSql数据库都把索引的支持作为基础功能来处理。
2、不过在公司使用的时候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API会导致访问不可监控，影响系统稳定性，以致于版本升级的不可控。
3、有且仅有一个：rowkey，所以hbase的快速查找建立在rowkey的基础的，而不能像一般的关系型数据库那样建立多个索引来达到多条件查找的效果。
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