hbase依靠什么来存储底层数据-hbase依靠什么提供消息(8-14-65)

更新时间：2024-06-27 分类：HBase 浏览量：2

HBase本文目录一览：

HBase的应用场景：大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。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。

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。

HBase的应用场景日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。

因为由于hbase本身良好的性能，我们通过大量测试找到了各种应用场景中比较优良的参数并应用于生产环境后，都基本满足需求。不过这是我们接下来的重要工作。7 将来计划我们目前维护着淘宝内基于社区0.90.x而定制的hbase版本。

数据量较小、数据结构复杂、需要高度事务性、需要高度事务性等场景。如果数据量较小，使用HBase可能会增加系统的复杂性和成本，不如使用传统的关系型数据库或其他轻量级的NoSQL数据库。

大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。

大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

1、这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

2、大数据技术专业主要学计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用等课程，以下是相关介绍，供大家参考。

3、大数据工程技术专业学统计学、数学、计算机科学与技术等。统计学统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。

4、大数据专业学什么课程数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。

5、大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。

6、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

HBase是一个列式存储的分布式数据库，它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。

HBase是介于MapEntry（key&value）和DBRow之间的一种数据存储方式。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。

在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。