HBase的Bitmap是一种非常紧凑且高效的存储结构，主要用于表示大量不连续的布尔值集合。Bitmap中的每个元素称为一个bit，可以是0或1。在HBase中，Bitmap通常用于布隆过滤器（Bloom Filter）和计数器（Counter）等场景。
Bitmap的存储原理如下：
存储空间：Bitmap使用一个字节数组（byte array）来存储bit信息。数组的每个元素表示8个bit，因此数组长度为bitmap_size = ceil(total_number_of_bits / 8)。
bit编码：在存储时，0和1分别用0和1的二进制补码形式表示。这样可以在一个字节中存储多个bit，从而节省存储空间。
存储优化：由于Bitmap中的bit是稀疏的，即大部分元素为0，因此可以直接使用位操作（bit manipulation）进行高效的存储和查询。例如，可以使用按位与（&）、按位或（|）和按位异或（^）等操作进行位运算。
压缩：为了进一步节省存储空间，可以使用一些压缩算法（如Run-Length Encoding、LZ77等）对Bitmap进行压缩。在HBase中，可以使用Snappy、LZO等压缩库对Bitmap进行压缩。
总之，HBase的Bitmap通过位操作、紧凑存储和压缩等技术，实现了对大量不连续布尔值集合的高效存储和查询。
