hbase按照横向扩展，hbase按什么集中存放

大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!

简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。

大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

hbase的主要用途

总的来说，hbase的主要用途是存储大量的非结构化和半结构化数据，提供高速的读写操作和数据压缩加密功能，并支持灵活的数据模型。这使得它在大数据存储和实时数据处理场景中非常有用。

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Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

数据采集和传输层：这一层主要负责从各种数据源收集数据，并将数据传输到数据中心。常用的技术包括Flume、Logstash、Sqoop等。Flume和Logstash主要用于日志数据的采集，Sqoop则用于从关系型数据库中导入导出数据。数据存储层：这一层主要负责数据的持久化存储。常用的技术包括HDFS、HBase、Cassandra等。

关于hbase的描述正确的是

A是错的，hbase是面向列的存储 D hbase可扩展性和海量数据存储，恰恰可以用在高并发场景。

关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。数据模型：HBase采用列式存储模型，数据被组织成行和列的形式，每一行都有一个唯一的行键来标识。

关于hbase存储模型的描述正确的有四个。应用在FusionInsightHD的上层应用。HFS封装了Hbase与HDFS的接口。为上层应用提供文件存储、读取、删除等功能。HFS是：Hbase的独立模块。MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。

mapreduce与hbase的关系，描述正确的是MapReduce可以直接访问HBase及两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行。MapReduce和HBase是Hadoop生态系统中的两个重要组件，它们各自扮演着不同的角色，但彼此之间存在密切的关系。

MapReduce和HBase的关系，正确的描述是：两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行，MapReduce可以直接访问HBase。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

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