hbase存文件合适吗-hbase支持的文件格式(7-15-40)

更新时间：2024-11-08 分类：HBase 浏览量：2

HBase本文目录一览：

1、hdfs 是一种分布式存储技术，能够存储海量的数据，但是不对数据进行逻辑组织与管理（非结构化）；hbase 是底层基于hdfs，能够存储海量数据，并且对数据进行结构化管理（类似于Oracle，mysql的表结构）。

2、再者，hbase还支持高效的数据压缩和加密。这可以帮助用户在存储大量数据时降低成本，并保护数据的隐私性。通过压缩数据，可以减少存储空间的占用；通过加密数据，可以保护数据的安全性。此外，hbase还支持灵活的数据模型。

3、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。

4、对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

5、来增加磁盘空间，从而避免像关系数据库那样进行数据迁移。高可靠性：HBase 在 HDFS 之上，而 HDFS 本身具有备份机制，所以在 HBase 集群出现严重问题时，Replication（即副本）机制能够保证数据不会发生丢失或损坏。

6、他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。

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”。

时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。

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。

1、默认的运行模式。在该模式下，Hbase不会使用HDFS，而是使用本地文件系统。它在同一个虚拟机中运行所有Hbasedaemon和本地ZooKeeper。ZooKeeper绑定一个众所周知的端口，所以客户端可以和Hbase通讯。

2、进入HBase的conf目录，修改hbase-site.xml文件，配置HBase的相关参数，如Zookeeper的地址、HDFS的地址等。步骤4：启动HBase 执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。

3、启动HBase，直接run org.apache.hadoop.hbase.LocalHBaseCluster就可以，run config不需要没有什么别的配置。当然就也可以debug了。

4、hbase作为数据库，可以不用hadoop平台，可以将数据存储在磁盘上，而不用必须保存在hdfs上。

1、HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

2、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。

3、具体来说，HBase使用HFile作为基本的数据存储格式，这与HDFS是类似的。但是，HBase不仅使用HDFS来存储数据，而且还通过与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce和Pig）集成，以支持高效的并行处理和分析数据的能力。

4、HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。