hbase一致性，hbase singlecolumnvaluefilter

hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- 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。

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 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。

Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。

hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。

如何使用HBase构建NewSQL

1、两个最著名的NoSQL数据库就是Google的BigTable和Amazon的Dynamo，由于二者都未开源，其它组织就开始推出类似的开源替代项目，包括Facebook的 Cassandra (基于BigTable和Dynamo)、PowerSet的 Hbase(基于BigTable)。

2、步骤如下：1：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

3、因为Hbase本身就是使用Java语言编写的。

4、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

5、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用hbase技术可以在廉价的PC上搭建起大规模结构化存储集群。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。

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。

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是如何做到并发写的和随机写的

(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

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。

MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。

HBase服务高可用之路的探索

1、这里的高可用并不是指HBase本身的高可用机制。而是HBase主备双服务的高可用，线上业务依赖于主备HBase集群来提供数据支持，主集群首要的任务时负责数据的读写，备集群只是为了容灾。

2、、多媒体数据库 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。

3、海量数据管理技术：云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT sT~lO数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

4、第二个比较主流的存储就是Hbase，Hbase是架构在HDFS之上，它可以存非常宽的样表，也可以存非常高的样表，所有表的数据分布在每个节点上，其实它的架构比这个复杂多了。其实你可以看成对应一个表的概念。

5、淘宝网甚至考虑过HBase，但是HBase只能支持单行事务查询，且不支持ACID特性，只支持最终一致性。而淘宝网的业务必须支持跨行跨表业务，且一些订单信息需要支持强一致性。

分布式系统设计的几种理论

总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统的事物ACID特性是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。

该定理是基于分布式计算的理论，用于描述分布式系统中节点间的通信和同步行为。以下是对戴维宁定理的详细解释：戴维宁定理的内容 戴维宁定理是关于分布式计算系统中节点间通信和同步行为的一个定理。

下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则： 可用性 性能 可靠性 可扩展 易管理 成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而，它们也可能彼此相左，例如实现这个目标的代价是牺牲成本。

理论方面，分布式系统控制需要研究分布式系统的建模、控制策略设计、性能分析等问题。在这个领域中，研究者需要掌握控制理论、优化理论、信息论等方面的知识，从而设计出高效、鲁棒的控制策略。

掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力，能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

解决可用性的唯一手段就是冗余，冗余就要解决副本与副本之间的一致性问题，分布式一致性问题就构成了分布式理论的核心，即CAP问题。

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