hbase组成-hbase到底有什么用途(6-1-33)
更新时间:2024-08-12 分类:HBase 浏览量:2
HBase本文目录一览:
- 1、HBase是什么?为什么要使用HBase?
- 2、hbase使用面向行的存储方式
- 3、什么情况下适合使用Hbase
- 4、hbase的主要用途是什么
- 5、什么时候才应当使用HBase
- 6、如何使用hbase搭建知识共享平台
HBase是什么?为什么要使用HBase?
1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库,它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据,并提供高可靠性、高性能的读写操作。
2、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据,被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。
3、HBase的主要用途是作为大数据存储系统,用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储:HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统,能够存储数十亿行甚至更多的数据。
4、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低延迟的随机查询的。
5、HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库,是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上,为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。
hbase使用面向行的存储方式
HBase采用了列式存储的方式,将数据按列存储,适合存储大规模、稀疏的数据。传统数据库则采用了行式存储,将数据按行存储,适合存储结构化的数据。
其方式有全表扫描、通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问。RowKey与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行,只有三种方式:通过单个RowKey访问、通过RowKey 的range(正则)、全表扫描。
hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap,并对其进行了的封装,Map结构是KeyValue,KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列(column-oriented)的分布式存储系统,但它并不支持直接的面向行(row-oriented)存储。在HBase中,数据按照列族进行组织和存储,可以根据需要动态地添加新的列。
面向列:HBase是一个面向列的数据库,这意味着它按列存储数据而不是按行存储数据。这种面向列的存储方式使得HBase非常适合处理大量的读请求和进行列级别的操作。
HBase将数据分布在多台服务器上,通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型,将数据按照行和列的方式进行存储,支持快速的随机读写操作。
什么情况下适合使用Hbase
1、稀疏数据:HBase非常适合存储稀疏数据,即其中大部分元素都是空的数据集。在很多情况下,稀疏数据在传统数据库中会占用大量空间,并且处理效率低下。而HBase通过列式存储和高效的压缩机制,能够高效地处理这类数据。
2、电商:淘宝的交易信息等,物流信息,浏览信息等 移动:通话信息等,都是基于HBase的存储。
3、HBase适用于需要高扩展性和高可用性的场景,如大数据分析、日志处理等。它可以处理海量数据,并具备分布式存储和自动数据复制等特性。传统数据库则适用于事务处理和关系型数据的应用场景,如企业管理系统、电子商务平台等。
4、适合的场景:hbase:适合大型数据存储,其作用可以类比于传统数据库的作用,主要关注的数据的存取。hive:适合大数据的管理,统计,处理,其作用类比于传统的数据仓库,主要关注的数据的处理。
5、value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。
6、hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储 区别:Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统,HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
hbase的主要用途是什么
HBase的主要用途是作为大数据存储系统,用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储:HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统,能够存储数十亿行甚至更多的数据。
用户画像 比如大型的视频网站,电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。
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。
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。
hbase:适合大型数据存储,其作用可以类比于传统数据库的作用,主要关注的数据的存取。hive:适合大数据的管理,统计,处理,其作用类比于传统的数据仓库,主要关注的数据的处理。
什么时候才应当使用HBase
数据查询模式已经确定,且不易改变,就是说hbase使用在某种种特定的情况下,且不能变动。告诉插入,大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。
用户画像 比如大型的视频网站,电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。
HBase在产品中还包含了Jetty,在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty,因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态,非常轻巧。
它能够提供更高效的数据存储、查询和分析能力。因此在处理大规模数据时,HBase和HDFS的配合使用能够更好地满足需求。同时,HBase的易用性和可扩展性也使得它在很多场景下成为了一个非常有价值的工具。
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。
如何使用hbase搭建知识共享平台
HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop的MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协调工具。
HBase确实使用的是面向列的存储方式,而不是面向行的存储方式。首先,我们需要明白什么是面向行的存储和面向列的存储。在面向行的存储中,一行中的所有数据都被存储在一起。
分布式计算平台/组件安装 目前国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS,一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。