hbase是一种什么数据库(hbase数据库的作用及优势)
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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是什么意思
hbase的意思如下:
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“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。
就败禅像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
结构介绍:
HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储搭亮系统,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。
与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同,HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;
Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。
上图描述Hadoop EcoSystem中的各层系统。其中,HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
此外,Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持,使察枝尘得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
[img]大数据知识点里面的 HBase 是什么意思?
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,基于Hadoop生态圈,在NoSQL蓬桥梁局勃发展的今天被国内外众多公司选择,应用于现代互联网系统的不同业务。
HBase业务场景
1.标签数据的存储
标签数据是稀疏矩阵的代表,描述了实体的各类属性,主要应用于智能推荐、商务智能或营销引擎等领域。敏让
2. 车联网数据的收集
车联网系统是利用车载设备收集车辆运行时产生的各项数据,通过网络实时上传,在平台进行动态分析和利用。
3. 交易记录的保存
在移动支付领域,保证历史交易记录等敏感信息的安全性是一个重要的话题。当数据中心遭遇自然灾害、外部攻击时,必须保证这些信息不丢,而且从业务角度要保证RTO尽可能短、RPO尽可能为0。
HBase基于底层的HDFS作为存储系统,HDFS实现了渣知三副本策略,按照一定的规则将副本放在不同的节点或机架中,本身具有较高的容灾能力。在工程实践中,也产生了Region replica、主备集群、互备双活等策略来尽可能进行灾备并保证高可用。
hbase的作用
HBase 是典型的 NoSQL 数据库,通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的,由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的数据。因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储,以及 MapReduce 完成分布式并行计算,所以它的一些特点与 Hadoop 相同,依靠横向扩展,通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。
HBase 虽然基于 Bigtable 的开源实现,但它们之间还是有很多差别的李慧伏,Bigtable 经常被描述成键值数据库,而 HBase 则是面向列存储的分布式数据库。
下面介绍 HBase 具备的显著特性,这些特性让 HBase 成为当前和未来最实用的数据库之一。
容量巨大
HBase 的单表可以有百亿行、百万列,可以在横向和纵向两个维度插入数据,具有很大的弹性。
当关系型数据库的单个表的记录在亿级时,查询和写入的性能都会呈现指数级下降,这种庞大的数据量对传统数据库来说是一种灾难,而 HBase 在限定某个列的情况下对于单表存储百亿甚至更多的数据都没有性能问题。
HBase 采用 LSM 树作为内部数据存储结构,这种结构会周期性地将较小文件合并成大文件,以减少对磁盘的访问。
扩展性强
HBase 工作在 HDFS 之上,理所当然地支持分布式表,也继承了 HDFS 的可扩展性。HBase 的扩展是横向的,横向扩展是指在扩展时不需要提升服务器本身的性能,只需添加服务器到现有集群碧毁即可。
HBase 表根据 Region 大小进行分区,分别存在集群中不同的节点上,当添加新的节点时,集群就重新调整,在新哪携的节点启动 HBase 服务器,动态地实现扩展。这里需要指出,HBase 的扩展是热扩展,即在不停止现有服务的前提下,可以随时添加或者减少节点。
高可靠性
HBase 运行在 HDFS 上,HDFS 的多副本存储可以让它在岀现故障时自动恢复,同时 HBase 内部也提供 WAL 和 Replication 机制。
WAL(Write-Ahead-Log)预写日志是在 HBase 服务器处理数据插入和删除的过程中用来记录操作内容的日志,保证了数据写入时不会因集群异常而导致写入数据的丢失;而 Replication 机制是基于日志操作来做数据同步的。
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。
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