hbase列式存储查询，hbase列式数据库

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hbase的主要用途是什么

1、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。

2、用户画像比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

3、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。

4、快速读写：HBase的设计目标之一是支持高性能的读写操作。由于数据按行键排序，并且存储在HDFS上，HBase能够高效地进行随机读写操作。此外，HBase还支持基于时间戳的版本控制，可以轻松地访问历史数据。

5、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。

6、对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。传统数据库则采用了行式存储，将数据按行存储，适合存储结构化的数据。

HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。

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。

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。

面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它按列存储数据而不是按行存储数据。这种面向列的存储方式使得HBase非常适合处理大量的读请求和进行列级别的操作。

C-Store，作为基于关系型模型的读优化数据库，它的贡献在于高效的数据投影、多副本策略以及索引设计，对后续列式存储系统，如Vertica，产生了深远影响。

Parquet，列式存储的明星，专为数据分析设计，通过压缩列数据，支持复杂类型，是Impala和Hive的首选。ORC，Hive的专属列存格式，支持ZLIB和SNAPPY压缩，对数据仓库的读取优化表现出色。

列式存储还支持列族和混合存储，如Bigtable，这使得数据存储更为灵活，满足OLTP和OLAP的多场景需求。此外，高重复度数据的列式存储能实现高效压缩，甚至采用位图索引来加速特定查询。

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。

例如，late materialization策略能推迟tuple construction，如在Hash-join优化和Bitmap Index中发挥重要作用。《Column-Stores vs. Row-Stores》深入剖析了列式存储与行式存储的优劣，为理解这两种存储模式提供了关键视角。

本文介绍的4种大数据存储格式，2个是行式存储，2个是列式存储，但我们可以看到一个共同点：它们都是支持分割的。

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