关于hadoop2.9.0与hbase的信息

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。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

HBase是一个开源的、分布式的、可伸缩的大数据存储系统，它是Apache Hadoop生态系统中的一部分。HBase旨在存储非结构化和半结构化数据，特别适用于存储大量稀疏数据，如网页点击流、社交媒体数据、日志数据等。HBase的设计灵感来源于Google的Bigtable，它允许在行键和列键上进行分布式排序存储和检索。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。

HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

有了hdfs为什么还要hbase

问题本身有点说不通：hdfs 是一种分布式存储技术，能够存储海量的数据，但是不对数据进行逻辑组织与管理（非结构化）；hbase 是底层基于hdfs，能够存储海量数据，并且对数据进行结构化管理（类似于Oracle，mysql的表结构）。这两种都是存储技术，可以通过各自的api进行操作。

因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。

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。hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。所以即使HbBase可以随机，它还是要依赖于HDFS。

HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。

再者，hbase还支持高效的数据压缩和加密。这可以帮助用户在存储大量数据时降低成本，并保护数据的隐私性。通过压缩数据，可以减少存储空间的占用；通过加密数据，可以保护数据的安全性。此外，hbase还支持灵活的数据模型。

hadoop和hbase如何关联

1、HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。

2、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。hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。Hbase与HDFS的性质和属性。Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。

3、新建本地java工程 file-new-java project 添加jar包和配置文件 添加JAR包 右击Propertie在弹出的快捷菜单中选择Java Build Path对话框，在该对话框中单击Libraries选项卡，在该选项卡下单击 Add External JARs按钮，定位到$HBASE/lib目录下，并选取如下JAR包。

4、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。金融方面：HBase可以用于存储消费信息、贷款信息、信用卡还款信息等。

5、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。

Hbase知识点总结?

1、容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

2、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。

3、《HBase入门与实践》：全书共分为3个部分。前两个部分分别介绍了分布式系统和大规模数据处理的发展历史；第三部分通过真实的应用和代码示例以及支持这些实践技巧的理论知识，进一步探索HBase的一些实用技术。

4、HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。通常来说，通过行键，值来筛选数据的应用场景较多。

5、用MR往HBase里写Int类型遇到了乱码问题，总结一下。

HBase和oracle,Hadoop的区别?

hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软体，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化资料。但hadoop要写mapreduce函式，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。

Hbase与关系型数据库的区别：场景 Hbase是面向列的数据库，适合大量的插入的同时又要具备不俗的读功能，而Oracle或其他关系型数据库适合处理比较复杂的业务关系或事务处理，而且，在数据在一定量级下都会有良好的表现，并不是所有业务的数据压力都会发生比较极端的情况。

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。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。

关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。

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