hbase支持多表连接吗-hbase可以独立部署使用吗(5-18-93)

HBase本文目录一览：

• 1、Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)
• 2、hbase能独立部署吗
• 3、hbase节点一定要部署在hdfs节点上吗
• 4、Hadoop3.0将出,Spark会取代Hadoop吗
• 5、要不要用hbase自带的zookeeper?
• 6、用传统数据库系统管理空间数据,存在什么不足之处

Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

HadoopDistributedFileSystem（HDFS）是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

fs.defaultFs hdfs：//node1：9000 hadoop.tmp.dir file：/home/hduser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。

Hadoop Distributed File System（HDFS）是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。 HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

一种Hadoop多维分析平台的架构 整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。 数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。

在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。持续学习 随着大数据领域的不断发展，Hadoop也在不断进化。持续学习新的知识和技能是保持竞争力的关键。

hbase能独立部署吗

1、不需要 ，hadoop集群只需要装好jdk，就能运行！spark也不用zookeeper，spark高可用依赖zookeeper，kafka必须依赖zookeeper。

2、不需要，但其余主机要配好环境就可以连接了，但有一点，如果你建hive的外表，并与hive表关联时，就需要每个节点都装，不然会有报错的。

3、是的，hbase的存储是基于hdfs文件存储系统的。如果想学好hbase，至少要知道mapreduce、hdfs、zookeeper。

hbase节点一定要部署在hdfs节点上吗

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。

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是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。所以即使HbBase可以随机，它还是要依赖于HDFS。

然而，HBase（Hadoop Database）作为一种特殊的NoSQL数据库，其设计目标就是适合在HDFS上运行，并且在HDFS的基础上提供了更加高效的数据库操作功能。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。

扩展性：由于 HBase 的底层依赖于 HDFS，所以当磁盘空间不足时，可以动态地增加机器（即 DataNode 节点服务）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。

这里需要指出，HBase 的扩展是热扩展，即在不停止现有服务的前提下，可以随时添加或者减少节点。

Hadoop3.0将出,Spark会取代Hadoop吗

同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。

Spark。Hadoop非常适合第一类基础分析，对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品。

Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。

spark和hadoop的区别如下：诞生的先后顺序：hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

Spark是Hadoop生态下MapReduce的替代方案。Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，可以用于批处理、流处理、交互式查询和机器学习等多种应用场景。

要不要用hbase自带的zookeeper?

因此，在HBase的架构中，ZooKeeper是一个必要的依赖项，而Nacos不能直接替代它。

zookeeper是hbase必不可少的，它提供了分布式系统当中的高效协调服务。 hbase内置了zookeeper，但效果一般不好，一般都选择外置独立的zookeeper。 好长时间不整这个了，其实这些东西自己搭建一遍就能明白个八九了。

可以不使用，HBASE有自带的zookeeper。

HBase依赖Zookeeper提供消息通信机制。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统。

cd $HBASE_HOME/bin bin/hbase zkcl即可 使用ZooKeeper四字命令 传递四个字母的字符串给ZooKeeper，ZooKeeper会返回一些有用的信息。ZooKeeper 四字命令 功能描述 conf 输出相关服务配置的详细信息。

HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

用传统数据库系统管理空间数据,存在什么不足之处

正确答案：（1）传统数据库系统管理的是不连续的，相关性较小的数字和字符，而地理信息数据是连续的，并且具有很强的空间相关性。

传统数据库是以数据块来存储数据，简单来说，你的表字段越多，占用的数据空间就越多，那么查询就有可能要跨数据块。在大型系统中一张表有上百个字段，并且表中的数据上亿条也有可能。因此会带来数据库查询的瓶颈。

多用户并发访问：Excel数据库不支持多用户同时访问和修改同一个文件，这会导致数据冲突和安全性问题。 安全性：Excel数据库的安全性相对较低，如果不加密或者使用弱密码，容易被非法用户访问和篡改数据。