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 是什么？HBase 是在 Hadoop 分布式文件系统（简称：HDFS）之上的分布式面向列的数据库。而且是 2007 最初原型，历史悠久。
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。
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
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–HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。聊到NoSQL不得不提著名的CAP理论，全称 Consistency Available and Partition tolerance，即一致性、可用性与分区容错性，这是Eric Brewer教授提出的分布式系统设计理念，并给出了定论：任何分布式系统只能同时满足其中二点，无法做到三者兼顾。这可以说是NoSQL数据库的理论基石，至今NoSQL领域也称得上是百花齐放了，一直也没有哪一款NoSQL同时兼顾着这三点特性。
HBase 深入浅出 HBase 在大数据生态圈中的位置 提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储
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编写本文主要是因为Fayson在上篇文章《0480-如何从HDP2.6.5原地迁移到CDH5.16.1》迁移失败的补充，为什么迁移失败是因为HDP2.6.5的Hadoop版本2.7.5比C5的2.6要高导致的，HDFS只支持升级，而不支持降级。
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。
opentsdb是基于Hbase的时序数据库[时间序列数据库]。不具备通用性，主要针对具有时间特性和需求的数据，如监控数据、温度变化数据等。opentsdb说是数据库，但并不能称作为数据库，他是在Hbase(HBase才是具有存储功能的)的基础上，进行数据结构的优化和处理，从而适合存储具有时间特性的数据，同时提供特定的工具进行查询等操作。
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层，它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前，如果你要访问 HBase，只能调用它的 Java API，但相比于使用一行 SQL 就能实现数据查询，HBase 的 API 还是过于复杂。Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL，即你可以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
（一）Hbase协处理器的前世今生 Hbase是仿照Google的BigTable设计的，而其协处理器也是仿照BigTable的协处理实现完成的，具体链接可 参考：http://research.google.com/people/jeff/SOCC2010-keynote-slides.pdf （二）什么是Hbase协处理器（Coprocessors ）？ Hbase的协处理器在Hbase中属于高级的应用功能，它可以让开发者自定义的代码在服务器端执行，来完成特定的一些功能。 （三）为什
无论是 NoSQL，还是大数据领域，HBase 都是非常"炙热"的一门数据库。本文将对 HBase 做一些基础性的介绍，旨在入门。
# hadoop-env.sh 配置 export JAVA_HOME=`absolute path` # core-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/path/to/tmp</value> </property> </configuration> # hdfs-site.xml 配置 <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration>
大数据依然是当前较为火热的领域，其背后的核心价值是数据。今天分享一个GitHub上一个系类文章，作者是heibaiying，大数据入门指南（2019）地址：https://github.com/heibaiying/BigData-Notes（本文末点击阅读原文进入），内容涉及下图的相关技术。
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。
从 1970 年开始，大多数的公司数据存储和维护使用的是关系型数据库,大数据技术出现后，很多拥有海量数据的公司开始选择像Hadoop的方式来存储海量数据。
最近在工作中用到了 Hbase 这个数据库，也顺便做了关于 Hbase 的知识记录来分享给大家。其实 Hbase的内容体系真的很多很多，这里介绍的是小羽认为在工作中会用到的一些技术点，希望可以帮助到大家。
时下流行的词汇是大数据和Hadoop。了解大数据的知道Hadoop有三个组件，即HDFS、MapReduce和Yarn。 HDFS代表Hadoop分布式文件系统。 Hadoop分布式文件系统用于整个集群中以块的形式在计算机之间存储数据。 MapReduce是一种编程模型，可以用来编写我们的业务逻辑并获取所需的数据。 而Yarn是HDFS和Spark、Hbase等其他应用程序之间的接口。我们不知道的是，Hadoop使用了很多其他应用程序有助于其最佳性能和利用率。 1、Hbase HBase是一个基于HDFS的
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，Hadoop 数据库。搭建基于 Hadoop 和 ZK 。
HBase是一种非关系型的，分布式的，海量存储数据库。可用于大数据分析，如日志分析。来看看官网解释：
这篇博客文章为您提供了Cloudera OpDB支持的语言、框架和应用程序的概述。Cloudera的OpDB提供高级功能，例如过滤器和计数器；并支持各种流行的语言，使您能够为各种用例构建应用程序。
今天扯一下 Hbase ，我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》；这两篇本质上还是一篇文章，《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章，再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ，否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道，对一个软件或者工具，要想深刻理解和使用它，第一印象很重要，它决定你学习的进度，要是弄错了，学习的时候就会很痛苦，怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
HBase： NoSQL数据库，基于HDFS的分布式数据库，理论上支持无限横向扩展， HBase由HMaster与RegionServer组成，HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理，RegionServer负责数据的增删改查操作，RegionServer由多台分布在DataNode的组成，可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况，当RegionServer出现异常情况，HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时，表中数据会进行Region分区，分为Region1，Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等；每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理，MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的，不同的库对应不同的目录，库下不同的表亦对应不同的目录，表下不同的Region对应不同的目录，Region下存放这HBase上的数据，HBase的数据是经过特殊处理的，所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用，所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后，在其他的RegonServer上启动HMaster，则该HMaster为StandBy，第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力，一般处理方式是应用其他工具进行处理，如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL：数据存储会受到限制，可以增删改查数据 Hive：1. 只能进行查询数据，不能进行该数据，可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS，支持分布式存储，可以无限扩容 3. 基于MapReduce，支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL：行式存储，适合处理联机事务 HBase：列式存储，适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase：数据库，数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上，根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库，数据存储在HDFS上，与DataNodata 关系不大，管理历史数据，数据量会非常庞大，每天都会进来大量数据，不能进行更新删除操作， HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作，主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族，也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey：行键,表示一行数据，一行数据中包含列族定义的东西， ColumnFamily: 列族，对业务进行分类后，可以根据业务对数据进行分类，把业务类似的一类数据分为一个列族，不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑： HMaster协调管理RegionServe，RegionServer主要负责处理Region数据块的处理，MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时，HMaster进行元数据迁移，保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
不想用程序语言开发MapReduce的朋友，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。
之前对于使用Phoenix查询Hbase大表数据一直卡死，于是搁置了好久，昨晚终于尝试了一下，完美搞定，本节文章来使用4种方法对比Hbase查询性能。
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。
连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁 把关系型数据库的数据导入到 Hadoop 系统 ( 如 HDFS、HBase 和 Hive) 中； 把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里
NoSQL，泛指非关系型的数据库,随着互联网的发展传统的关系型数据库面对持续增长的数据处理起来显得越来越力不从心，此时非关系型数据库应运而生。
【每日一语】现在不是去想缺少什么的时候，该想一想凭现有的东西你能做什么。——海明威《老人与海》
HBase的下载与安装 (HBase是一种数据库：Hadoop数据库，它是一种NoSQL存储系统，专门设计用来快速随机读写大规模数据。本文介绍HBase的下载与安装的整个过程。) 一、HBase的下载 1.登录HBase官网http://hbase.apache.org/，可看到如图1所示的页面： 图1 登录HBase官网的页面 2.点击图1中的红色小框中的“here”，进入如图2所示的页面。 图2 下载链接 3.点击图2中的红色小框中的链接，进入如图3所示的下载页面。 图3 下载
（1）使用HBase的API中的Put是最直接的方法，但是它并非都是最高效的方式（2）Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。（3）可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。
HBase是一个开源的、分布式的、版本化的NoSQL数据库（即非关系型数据库），依托Hadoop分布式文件系统HDFS提供分布式数据存储，利用MapReduce来处理海量数据，用Zookeeper作为其分布式协同服务，一般用于存储海量数据。HDFS和HBase的区别在于，HDFS是文件系统，而HBase是数据库。HBase只是一个NoSQL数据库，把数据存在HDFS上。可以把HBase当做是MySQL，把HDFS当做是硬盘。
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
初接触Hadoop技术的朋友肯定会对它体系下寄生的个个开源项目糊涂了，我敢保证Hive,Pig,HBase这些开源技术会把你搞的有些糊涂，不要紧糊涂的不止你一个，如某个菜鸟的帖子的疑问，when to use Hbase and when to use Hive？....请教了^_^没关系这里我帮大家理清每个技术的原理和思路。
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。
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。
http://172.16.16.164:8000/courses/81 最新的实验 前5章 理解下，能完成对数据库的操作。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
由于工作需要，前段时间抽口研究了一下APM相关技术。 大的互联网公司都有自己的分布式跟踪系统，比如Google的Dapper，Twitter的zipkin，淘宝的鹰眼，新浪的Watchman，京东的Hydra等，当然还有一些收费的工具。由于技术栈、项目规模以及方便且容易上手的原因，最终还是选择Pinpoint，本文是为了记录Pinpoint详细的搭建过程。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，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。
翻了一下最近一段时间写的分享，DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细，个人理解水平有限还请见谅吧！我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候，遗漏了hadoop服务角色的内容，本篇特地补上这部分内容吧，不然总觉得不舒服。
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