hbase和传统数据库的区别，HBase: 分布式大数据存储的巨人

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一、hbase和传统数据库的区别

数据存储方式不同、适用场景不同。

二、hbase是什么意思

hbase的意思如下：

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang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（FileSystem）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。

结构介绍：

HBase_HadoopDatabase，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PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。

与FUJITSUCliq等商用大数据产品不同，HBase是GoogleBigtable的开源实现，类似GoogleBigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用HadoopHDFS作为其文件存储系统；

Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据；GoogleBigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。 

上图描述HadoopEcoSystem中的各层系统。其中，HBase位于结构化存储层，HadoopHDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，HadoopMapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

HBase:分布式大数据存储的巨人

随着大数据技术的崛起，组织越来越需要处理和存储大量的数据。传统的关系型数据库在处理PB级别的数据时可能会遇到瓶颈。这正是HBase发挥作用的地方。在本文中，我们将探索HBase，了解其背后的架构和它如何满足大数据存储的需求。

什么是HBase？HBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系型的列式存储系统，它设计用于在廉价硬件上扩展到千上万个节点和PB级别的数据。HBase的灵感来源于Google的Bigtable论文，并作为ApacheHadoop项目的一部分提供。

HBase的关键特性：

分布式存储：HBase自动分割和分发数据，确保水平扩展。版本化：每个值都与时间戳相关联，支持历史数据查询。高可用性：自动故障恢复和数据冗余。列式存储：特别适合具有大量列和稀疏数据的场景。HBase架构概述HBase有一个主/从架构设计：

HMaster：负责均衡和管理RegionServer。RegionServer：管理表的Region，每个Region包含表的一部分数据。ZooKeeper：协调和管理HBase服务的分布式协调服务。HBase数据存储在HDFS(HadoopDistributedFileSystem)上，利用Hadoop的分布式文件存储能力。

为什么选择HBase？与传统的关系型数据库或其他NoSQL数据库相比，HBase提供了一些独特的优势：

1.可扩展性：设计用于水平扩展，不需要昂贵的硬件。

2.低延迟：尽管HBase优化了大规模扫描，但它仍然能够提供毫秒级的随机读写性能。

3.强一致性：与许多NoSQL解决方案不同，HBase提供了单记录级的强一致性。

4.集成Hadoop：作为Hadoop生态系统的一部分，HBase可以与其他Hadoop组件无缝集成，如MapReduce、Hive和Pig。

结论HBase是一个强大的大数据存储解决方案，特别适合需要高度可扩展性和低延迟随机访问的场景。作为Hadoop生态系统的一部分，HBase为组织提供了一种在大规模数据上运行分析任务的方法，同时还保持了随机读写性能。对于那些探索大数据存储解决方案的组织来说，HBase肯定值得关注。

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