hbase的特点（下列哪些不是hbase的特点）

本篇文章给大家谈谈hbase的特点，以及下列哪些不是hbase的特点对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、hbase数据库存储的特点有哪些
• 2、hbase的特点，以及和其他nosql数据库的异同
• 3、hbase的元数据会保存在mysql吗
• 4、为什么说HBase是列式数据库?
• 5、HBase是什么呢，都有哪些特点呢？
• 6、Hbase知识点总结？

hbase数据库存储的特点有哪些

特点：（1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列；

（2）无模式：每行都有一梁辩唤个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；

（3）面向列：面向列（族）的存储和权灶迅限控制，列（族）独立检索；？

（4）稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；

（橡凯5）数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳；

（6）数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型。

hbase的特点，以及和其他nosql数据库的异同

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化塌兆握，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了团庆sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板猜闷，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

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hbase的元数据会保存在mysql吗

大家都知道Hadoop是一个数据库，其实说的的就是Hbase。它和我们平常理解的关系型数据库有什么区别呢？



1.它是NoSQL的，它没有SQL的接口，有自己的一套API。

2.关系型数据库可以做汇总，可以进行常规的分析，但是Hbase不可以，它不能做汇总。那么Hbase操作不方便，不能做汇总，不能做分析，有什么作用呢？它的随机读写效率很高，可以存储海量数据，基于某个网点，某个城市，某个机器随机去查询速度快。或者去存储基于时间序列的数据，比如微信、微博、日志的数拆码据，效率很高。

3.它的存储是列式的，平常我们接触的MySQL，Oracle,RDBMS都是行存储。行存储和列存储的区别是：行存储适合在线事务的场景，适合随机的访问，比如去银行修改账户记录，修改个人信息，这个修改就是从数据库中找到你信息所在的行。列存储就是以列为单位进行连续存储，如果以列存储放到银行这个场景中会是怎样的一种效果呢？如果想要修改信息，那么定义到用户所在行信息，就会扫描到整个表，所以行存储主要用于在线事务处理，而列存储适用于数据分析。因为在大数据的数据库场景中，我们会构建很宽的事实表，通过信息模型有个中心，围绕这个中心扩散出很多维度，这个中间森州表是一个很宽的表，在我们进行特定业务分析的时候，比如分析广告业务推广的情况，可能只需要从很多资料中选取一部分变量进行分析，如果使用行存储，那么就是全表扫描，而使用列存储会选取特定部分，效率很高。

HBase vs RDBMS



通过以上描述，我们分析一下hbase的特点：

（1）此御蔽存储海量数据：Pb+

（2）高吞吐：每秒每个节点上千次写

（3）适合处理稀疏数据（半结构化数据）：存储一行的空列没有空间浪费。因为半结构化数据有大量的空存在，那么使用结构化数据存储到关系型数据库，就会有大量的空间浪费，而且不适合做分析。

但是hbase访问模式是受到限制的，它对基于行键的查找做了优化，而不是全文查询；没有事务，只支持单行操作。

说了这么多，那么我们为什么使用Hbase呢？这里我们做一个对比：

（1）使用HDFS

你只需要追加到数据集（没有随机写）

通常读取整个数据集（没有随机读）

（2）使用HBase

你需要随机写或读

每秒对TB级的数据执行上千次操作

（3）使用RDBMS

数据放在一个大节点上

需要全部的事务支持

需要实时查询的能力

为什么说HBase是列式数据库?

Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于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。

通常，顺序读取数据要比随机访问更快。而且，硬盘咐斗芹寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多 (参看摩尔定衡毕律)，在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。

下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然，如果能够把数据全放在内存中，那么使用内存数据库性能会更好。

特点：

因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢，所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。

在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据销皮组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据，要比读取全部数据更快。

当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改，而与行中的其他列无关。

HBase是什么呢，都有哪些特点呢？

Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待

那Hbase有什么特性呢？如下：

强读写一致，但是不是“最终一致性”的数据存储，这使得它非常适合高速的计算聚合

自动分片，通过Region分散在集群中，当行数增长的时候，Region也会自动的切分和再分配

自动的故障转移

Hadoop/HDFS集成，和HDFS开箱即用，不用太麻烦的衔接

丰富的“简洁，高没祥旁效”API，Thrift/REST API，Java API

块缓存，布隆过滤器，可以高效的列查询优化

操作管理，Hbase提供了内置的web界面来操作，还可以监控JMX指标

什么时候用Hbase？

Hbase不适合解决所有的问题：

首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。因为数据量小的话，真正能工作的机器量少，剩余的机器都处于空闲的状态

其次，如果你不需要辅助索引，静态类型的列，事务等特性，一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase，则需要重新设计系统。

最后，保证硬件资源足够，每个HDFS集群在少于5个节点的时候，都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3，再加上一个NameNode。

Hbase在单机环境也能运行，但是请在开发环境的时候使用。

内部应用

存储业务数据:车辆GPS信息，司机点位信息，用户操作信息，设备访问信息。。。

存储日志数据:架构监控数据（登录日志，中间件访问日志，推送日志，短信邮件发送记录。。。），业务操作日志信息

存枯橡储业务附件：UDFS系统存储图像，视频，文档等附件信息

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。

HFile

HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数宴世据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。

探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。

Hfile生成方式

起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。

Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。

Hbase知识点总结？

hbase概念:

非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable

高宽厚表

作用:

为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

能干什么:

存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。

sql:

结构化查询语言

nosql:

非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的慧举稿一个种类，其特点是列式存储。

非关系型数据库--列存储(hbase)

非关系型数据库--文档存储(MongoDB)

非关系型数据库--内存式存储(redis)

非关系型数据库--图形模型(graph)

hive和hbase区别?

Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行答逗低延迟的随机查询的。

hbase运行方式:

standalonedistrubited

单节点和伪分布式?

单节点:单独的进前孝程运行在同一台机器上

hbase应用场景:

存储海量数据低延迟查询数据

hbase表由多行组成

hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

关于hbase的特点和下列哪些不是hbase的特点的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。