hbase是kv吗，hbase什么意思

试比较hadoop中的数据库hbase和传统关系数据库的不同

数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。

存储模式：传统数据库中是基于行存储的，而HBase是基于列进行存储的。表字段：传统数据库中的表字段不能超过30个，而HBase中的表字段不作限制。

删除方式不同，在关系数据库中，我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除；而在HBase中，删除主要分为逻辑删除和物理删除。

)不提供关系型资料库对事物的处理。 hbase和关系型资料库的区别 Mongodb用于储存非结构化资料，尤其擅长储存json格式的资料。储存的量大概在10亿级别，再往上效能就下降了，除非另外分库。

关系数据库技术建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型。两者反向不一样。

region下所有的hfile默认存放

1、/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。

2、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。

3、KeyValue以字节数组的形式存储，包含以下部分：Key的格式如下：HBase会自动挑选小的临近的HFiles将它们重新写到一些大的HFiles中。这个过程称为次压缩。

4、这个参数默认是10，如果某个hfile跨越的region数超过10个就会报上述Exception。解决方案：将hbase.bulkload.retries.number这个参数设置为更大的值，比如目标表的region数量或者将这个参数设置成0，0表示不断重试直到成功。

5、因为table是按照rowkey来划分region的，region默认的大小为256M，通常会设置得更高1G，2G，4G等，所以hfile不可能比region的的值要大。

6、一个MemStore大小通常在128~256MB，见参数： hbase.hregion.memstore.flush.size 。

Hive是什么,Hive与关系型数据库的区别

是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

数据存储位置。Hive 是建立在 Hadoop 之上的，所有 Hive 的数据都是存储在 HDFS 中的。而数据库 则可以将数据保存在本地文件系统中。 数据格式。

Hive的工作方式 Hive的工作方式与传统数据库有所不同。传统数据库通常通过执行预编译的SQL语句来处理数据，而Hive则是在执行查询时动态编译HQL。这意味着Hive更适合处理批量数据，而不是实时数据。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。

hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为hive的执行延迟比较高。

其实没有关系，hive是数据仓库，不能和数据库一样进行实时的CURD操作。是一次写入多次读取的操作，可以看成是ETL工具。

hadoop的核心技术是什么

Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。

hadoop核心组件 用于解决两个核心问题：存储和计算 核心组件 ：1）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。

Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是 - HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。

高可靠性。采用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。高效性。作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。高可扩展性。

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