hbase适用于什么样的应用场景，hbase适合存储什么数据

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hbase适用于哪些场景

1、总结来说，HBase的崛起得益于其对大数据分析场景的高效支持和与大数据生态系统的无缝结合。然而，它并非银弹，每个数据库都有其适用的场景。理解这些特性，才能真正发挥HBase的潜力。

2、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。hbase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。

3、适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

4、HBase的应用场景：大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。

HBase应用场景

交通方面：船舶GPS信息，全长江的船舶GPS信息，每天有1千万左右的数据存储。金融方面：消费信息，贷款信息，信用卡还款信息等电商：淘宝的交易信息等，物流信息，浏览信息等移动：通话信息等，都是基于HBase的存储。

HBase的应用场景：大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。

HBase的应用场景日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。实时计算 HBase可以与实时计算框架（如ApacheStorm）结合使用，实现实时数据的存储和计算。

支持实时查询。 Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。 Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

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。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。

HBase为什么火?它适用于那些业务场景

1、适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

2、HBase的应用场景日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。实时计算 HBase可以与实时计算框架（如ApacheStorm）结合使用，实现实时数据的存储和计算。

3、Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。 Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。