NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。
在大数据时代，数据量的爆炸式增长对数据存储和处理能力提出了巨大的挑战。Hadoop作为一个分布式计算框架，在解决这些挑战中发挥了重要作用。然而，传统的关系型数据库无法很好地处理海量的非结构化或半结构化数据，因此NoSQL数据库变得越来越受到关注和应用。在Hadoop生态系统中，HBase是一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供了快速、随机、实时读写大数据集的能力。本文将介绍HBase的基本概念和原理，并提供一些示例代码。
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间，仅能通过主键（row key）和主键的 range 来检索数据，仅支持单行事务（可通过hive支持来实现多表join等复杂操作）。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单，不支持 join 等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务。 HBase中支持的数据类型：byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点：
场景描述：先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？ 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。 下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上 获取更多的信息。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。
为了解决大数据环境中海量结构化数据的实时读写问题。为了弥补hadoop生态中没有实时存储的缺陷。
hbase的特点是什么？？ 1）hbase是一个分布式的基于列式存储的数据库，基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper管理。 2）hbase适合存储半结构化和非结构化数据，对于结构化数据字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取数据； 3）hbase为空的纪录不会被存储； 4）基于的表包含rowkey，时间戳，列族，新写入数据时，时间戳更新，同时可以查询到以前的版本； 5）hbase是主从架构，hmaster作为主节点，hregionserver作为从节点。 描述一下hbase的rowkey的设计原则 1）rowkey的长度原则 rowkey是一个二进制码流，rowkey的长度被很多开发者 建议设计在10-100字节，不过建议越短越好，不要超过16字节。 原因如下： a、数据的持久化文件hfile中是按照keyvalue存储的，如果rowkey过长比如100个字节，1000万列数据光rowkey就要占用100*100万=10亿字节，将近1G数据，着就会极大的影响hfile的存储效率。 b、menstore将缓存部分数据到内存，如果rowkey字段过长内存的有效利用效率会降低，系统将无法缓存更多的数据，这会降低检索效率，因此rowkey的长度越短越好，； c、目前操作系统都是64位系统，内存8字节对齐，控制在16字节，8字节的整数倍利用操作系统的最佳特性。
大数据的典型特征，包括数据量大、数据类型多、价值密度低等，而具备这样特征的数据，在进入到存储阶段时，就需要根据数据类型及场景，来匹配适当的数据存储解决方案。今天我们来讲讲Java大数据开发当中，必须掌握的四种数据库。
1、数据模型：Hive是基于Hadoop的关系型数据仓库，支持类SQL语言进行数据查询和处理，数据存储在Hadoop分布式文件系统中。HBase是一个分布式的列式NoSQL数据库，以键值对的方式存储数据，可以直接访问数据。
Hive和HBase是两个在大数据领域中被广泛使用的开源项目，它们各自适用于不同的场景，但也可以在某些情况下结合使用。以下是Hive和HBase在不同场景下的应用示例：
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。
总结: HADOOP仅适合存储大批量的数据, 进行顺序化读取数据, 并不支持随机读取数据操作
大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状，可能不全，有更多信息或者纠正的，请给我留言。 1
（1）Redis 分布式缓存，基于内存，强调缓存，支持数据持久化，支持事务操作，NoSQL 类型的Key/vale数据库，同时支持List、Set等更丰富的类型。 （2）hbase HBase是建立在HDFS之上,提供高可靠性的列存储，实时读写的数据库系统。它介于Nosql和关系型数据库之间，仅通过主键和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
安装hbase 首先下载hbase的最新稳定版本 http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/ 安装到本地目录中，我安装的是当前用户的hadoop/hbase中 tar -zxvf hbase-0.90.4.tar.gz 单机模式 修改配置文件 conf/hbase_env.sh 配置JDK的路径 修改conf/hbase-site.xml <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name>
一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在正在走下坡路了。当初雅虎自己慢慢退出pig的维护之后将它开源贡献到开源社区由所有爱好者来维护。不过现在还是有些公司在用，不过我认为与其使用pig不如使用hive。：）
大数据有很多的产品，琳琅满目。从架构图上就能看出产品很多。这些产品它们各自的功能是什么，它们又是怎么样相互配合来完成一整套的数据存储，包括分析计算任务。这里要给大家进行一个讲解与分析。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式 NOSQL 数据库。
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。
基于HDFS: HDFS:hadoop distributed file system:分布式文件系统：多台服务器组成的服务器集群组成的一个文件系统。
推荐序 Google公司提出的MapReduce编程框架、GFS文件系统和BigTable存储系统成为了大数据处理技术的开拓者和领导者，而源于这三项技术的ApacheHadoop等开源项目则成为了大数据处理技术的事实标准，迅速推广至国内外各大互联网企业，成为了PB量级大数据处理的成熟技术和系统。面对不同的应用需求，基于Hadoop的数据处理工具也应运而生 例如，Hive、Pig等已能够很好地解决大规模数据的离线式批量处理问题。但是，HadoopHDFS适合于存储非结构化数据，且受限于HadoopMapRed
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable，后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据；适合存储稀疏的数据，稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储，提供实时增删改查的能力，是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的
Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景，假如您需要grep一个100TB的大数据文件，按照传统的方式，会花费很长时间，而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。
HBase的基础框架，将分成几个章节对HBase进行描述，不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第一部分。
{row, column, version}元组就是一个HBase中的一个 cell。
在 db-engines 网站上，我们看到，数据库系统的主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据，但是 NoSql 的数据库也正在呈现上升态势。 虽然业内传闻的关于 DBA 将死的传言有些过于夸张，但是几个 NoSQL 数据库以其难以替代的优势抢占了很大的一部分市场。
键值数据库( Key-Value Database）会使用一个哈希表，这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value，即存储和检索具体的Value。
物流人资数据预处理平台，负责接收一线几十万员工不同条线的工作量，每日数据量约2000w，系统负责加工转换并提供数据查询的同时，还需保证查询性能，以及修改单个业务量功能。本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践，讲解HBase集群如何协同工作，并概述读取数据以及存储数据的原理，以及使用HBase注意事项。
hbase是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
本期有 HBase、HBase+ES、StreamSets、explain、Cassandra、Redis。 希望大家会喜欢！
HBase是Hadoop Database的简称，是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，为横向发展类型数据库，提供快速随机访问海量结构化数据，它是Hadoop生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分，利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。
HDFS是一种开源的分布式文件系统，基于常见商用硬件构建海量大规模存储集群，提供极低的存储成本，极大的存储容量支持。 HDFS提供高可靠性的数据保障，通常采用三副本冗余存储数据到不同的机器来实现容灾备份能力。 HBase基于HDFS实现存储计算分离架构的分布式表格存储服务
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
HBase类似于数据库的存储层，HBase适用于结构化存储，并且为列式分布式数据库。
梳理了Hbase与Hive之间的区别和关系 1. 区别 Hbase：Hadoop database，也就是基于Hadoop的数据库，是一种NoSQL的数据库，主要用于海量数据的实时随机查询，例如：日志明细，交易清单等。 Hive： Hive是hadoop的数据仓库，跟数据库有点差，主要是通过SQL语句对HDFS上结构化的数据进行计算和处理，适用于离线批量数据处理 通过元数据对HDFS上的数据文件进行描述，也就是通过定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列的数
1. 什么是实时分析（在线查询）系统？ 大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客户投诉处理，实时数据分析，在线查询等等过。因为是查询应用，通常有以下特点： a. 时延低（秒级别）。 b. 查询条件复杂（多个维度，维度不固定），有简单（带有ID)。 c. 查询范围大（通常查询表记录在几十亿级别）。 d. 返回结果数小（几十条甚至几千条）。 e. 并发数要求高（几百上千同时并发）。 f. 支持SQL（这个业界基本上达成共识了，原因是很难找到一个又会数据分析，还能写JAVA代码的分析
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。 (2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. (4)基于的表包含rowkey，时间戳，和列族。新写入数据时，时间戳更新，同时可以查询到以前的版本. (5) hbase是主从架构。hmaster作为主节点，hregionserver作为从节点。
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
