hbase存储格式，hbase是如何存储数据的

HBase是什么呢,都有哪些特点呢?

hbase的特点：高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。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。

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

列簇：数据在行中被组织成列簇，每行有相同的列簇，但是在行之间，相同的列簇不需要有相同的列修饰符。在引擎中，HBase将列簇存储在它自己的数据文件中，所以，它们需要事先被定义，此外，改变列簇并不容易。

下面介绍 HBase 具备的显著特性，这些特性让 HBase 成为当前和未来最实用的数据库之一。容量巨大 HBase 的单表可以有百亿行、百万列，可以在横向和纵向两个维度插入数据，具有很大的弹性。

Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。通常，顺序读取数据要比随机访问更快。

hive的几种文件格式

1、第hive本身是不存储数据的，不论外表、内表，hive的所有数据是存放在hdfs文件系统的。hive表数据是在hdfs中储存的并没有固定的储存格式，hive只保存管理表元数据。

2、parquet格式的表在生产环境中经常被使用到，具有列式存储和压缩等特点，我们怎么在hive中存储parquet格式的表呢。

3、我们可以看出，parquet由几个部分构成：[图片上传失败...(image-391e57-1547368703623)]Orc也是一个列式存储格式，产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。

4、需要更改Hive的输入文件格式，即参数hive.input.format，默认值是org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat，我们改成org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计

必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

（这个命令一般很少用，因为使用这个=的filer需要扫hbase全表，因为这种方式很少使用，所以暂时没考虑如何优化）二．删除数据功能 ./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

HBase性能优化-Rowkey&列族设计必须在设计上保证RowKey的唯一性。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。

HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息，这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里，这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。

hbase中的数据以什么形式存储

1、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。

2、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。

3、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。

4、hbase是非关系型分布式数据库。Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。

hbase与关系型数据库的存储方式有哪些不同

1、每个列簇对应HDFS中的一个单独文件，hbase不是按行存储，你想一行有多列族的情况下，就会把数据存在多个文件下，按行存储的意思，是会把行数据存在一个文件中，所以hbase是按列存储的。

2、Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

3、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。

4、MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。

5、)查询速度：nosql资料库将资料储存于快取之中，关系型资料库将资料储存在硬碟中，自然查询速度远不及nosql资料库。

深入理解HBASE(4)HFile

1、依次加载各部分的HFileBlock(load-on-open所有部分都是以HFileBlock格式存储)：data index block、meta index block、FileInfo block、generate bloom filter index、和delete bloom filter。HFileBlock的格式会在下面介绍。

2、混合了BloomFilter Block以后的HFile构成如下图所示：再来看hbase如何在hdfs上去检索一行数据。

3、/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

4、因为HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的，所以高效便捷的方法就是直接生成HFile文件然后使用Bulk Load方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。

5、hbase wal 是同步的。HBase的数据文件都存储在HDFS上，格式主要有两种：HFile：HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。

关于hbase存储格式和hbase是如何存储数据的的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。