A是错的，hbase是面向列的存储 D hbase可扩展性和海量数据存储，恰恰可以用在高并发场景。
关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。数据模型：HBase采用列式存储模型，数据被组织成行和列的形式，每一行都有一个唯一的行键来标识。
关于hbase存储模型的描述正确的有四个。应用在FusionInsightHD的上层应用。HFS封装了Hbase与HDFS的接口。为上层应用提供文件存储、读取、删除等功能。HFS是：Hbase的独立模块。MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。
mapreduce与hbase的关系，描述正确的是MapReduce可以直接访问HBase及两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行。MapReduce和HBase是Hadoop生态系统中的两个重要组件，它们各自扮演着不同的角色，但彼此之间存在密切的关系。
MapReduce和HBase的关系，正确的描述是：两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行，MapReduce可以直接访问HBase。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
Hadoop生态系统和组件：Hadoop不仅仅是一个分布式文件系统（HDFS）或者一个处理框架（MapReduce），它实际上是一个包含多个相关项目的生态系统。例如，HBase是一个建立在HDFS上的分布式数据库，Hive是一个提供SQL接口的数据仓库工具，Yarn是一个资源管理系统等。
Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库。
HBase具有非常强的数据写入性能。其基于LSM树结构，数据被随机地分布在整个集群的多个节点上，这使得数据写入时能够并行处理，大大提高了写入性能。同时，HBase支持大量的并发写入操作，使得它在大数据环境下表现优异。灵活的表结构设计 HBase是一个非关系型的数据库，它的表结构非常灵活。
Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。数据库（Database），简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
1、HBase与传统关系数据库的区别主要体现在以下几个方面：数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。
2、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。
3、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。这使得HBase成为许多大数据应用的首选存储解决方案。
4、HBase，作为构建在 Hadoop 文件系统之上的 NoSQL 数据库，其设计目标旨在高效处理海量数据。它采用类似表格的结构，但与传统的关系型数据库有所不同。在 HBase 中，数据以列族形式组织，每个列族对应一组列。列族内部的列之间相互关联，形成一个列式存储的结构。
5、数据模型方面，HBase与关系型数据库类似，包括命名空间、表、行、列、列族、列限定符、单元格和时间戳等。HBase采用有序KV形式存储数据，Value为实际写入的数据，而rowkey作为数据的唯一标识，用于快速定位和查询。列族式存储则允许按需求调整列存储的性能与效率。
1、Rowkey 是 Hbase 中用于唯一标识行数据的机制，类似关系型数据库的主键。Hbase 支持三种查询方式：基于 Rowkey 的单行查询、基于 Rowkey 的范围扫描以及全表扫描。Hbase 的核心架构包括客户端、Zookeeper、Master、HRegionServer 和 HDFS。
2、HBase是一个开源的、非关系型、分布式数据库，它基于列式存储模型，设计用于处理大规模数据集。HBase的核心概念主要包括以下几个方面： **表（Table）**：HBase中的数据存储结构，类似于传统关系数据库中的表，但更加灵活，不强制要求所有行都拥有相同的列。
3、HBase核心知识与面试问题解析HBase基础与架构HBase是用于存储海量结构化与半结构化数据的分布式、面向列的key-value存储系统。它基于Google Bigtable实现，但在底层存储、数据处理引擎及协同服务方面有所不同。
4、架构与组件HBase由HDFS的DataNode、Region Server和HMaster三种服务器组成，以主从模式运行。DataNode负责存储数据，Region Server负责数据的读写，并通过本地化存储策略优化服务性能。HMaster则负责region分配、数据库管理，以及与Zookeeper的协作以确保集群的高可用性。