HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它可以存储海量的结构化和半结构化数据，并提供高效的随机访问和扫描能力。HBase是基于Google的Bigtable论文设计的，它运行在Hadoop生态系统中，利用HDFS作为底层的存储系统，利用ZooKeeper作为分布式协调服务，利用MapReduce作为批量处理框架。HBase是一个非常适合大数据场景的数据库，它可以应用在多种领域，如搜索引擎、社交网络、推荐系统、日志分析等。
实验环境：
1.操作系统：Ubuntu 18.04
2.数据集：MovieLens 100K（https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/）
实验步骤：
1. 下载并解压Hadoop、HBase和ZooKeeper的安装包，配置环境变量和相关参数。
2. 启动HDFS和ZooKeeper服务，检查是否正常运行。
3. 启动HBase服务，检查是否正常运行。
4. 使用HBase shell命令行工具创建一个名为movies的表，设定两个列族：info和rating。
5. 使用hadoop fs命令将数据集上传到HDFS中。
6. 使用hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv命令将数据集导入到movies表中。
7. 使用HBase shell命令行工具对movies表进行一些基本的数据操作，如插入、修改、删除、查询等。
8. 使用hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter命令统计movies表中的行数。
9. 使用hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export命令将movies表导出到HDFS中。
10. 使用hadoop jar命令运行一个自定义的MapReduce程序，对movies表中的数据进行一些简单的分析，如计算每部电影的平均评分、最高评分、最低评分等。
实验结果：
1.movies表创建成功，包含两个列族：info和rating。
2.数据集导入成功，movies表中共有100000条记录。