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Hadoop数据存储—Hbase

 大家都知道Hadoop是一个数据库,其实说的的就是Hbase。它和我们平常理解的关系型数据库有什么区别呢?

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Hadoop数据存储—Hbase

1.它是NOSQL的,它没有SQL的接口,有自己的一套API。

2.关系型数据库可以做汇总,可以进行常规的分析,但是Hbase不可以,它不能做汇总。那么Hbase操作不方便,不能做汇总,不能做分析,有什么作用呢?它的随机读写效率很高,可以存储海量数据,基于某个网点,某个城市,某个机器随机去查询速度快。或者去存储基于时间序列的数据,比如微信、微博、日志的数据,效率很高。

3.它的存储是列式的,平常我们接触的MySQL,Oracle,RDBMS都是行存储。行存储和列存储的区别是:行存储适合在线事务的场景,适合随机的访问,比如去银行修改账户记录,修改个人信息,这个修改就是从数据库中找到你信息所在的行。列存储就是以列为单位进行连续存储,如果以列存储放到银行这个场景中会是怎样的一种效果呢?如果想要修改信息,那么定义到用户所在行信息,就会扫描到整个表,所以行存储主要用于在线事务处理,而列存储适用于数据分析。因为在大数据的数据库场景中,我们会构建很宽的事实表,通过信息模型有个中心,围绕这个中心扩散出很多维度,这个中间表是一个很宽的表,在我们进行特定业务分析的时候,比如分析广告业务推广的情况,可能只需要从很多资料中选取一部分变量进行分析,如果使用行存储,那么就是全表扫描,而使用列存储会选取特定部分,效率很高。

          HBase vs RDBMS

Hadoop数据存储—Hbase

通过以上描述,我们分析一下hbase的特点:

(1)存储海量数据:Pb+

(2)高吞吐:每秒每个节点上千次写

(3)适合处理稀疏数据(半结构化数据):存储一行的空列没有空间浪费。因为半结构化数据有大量的空存在,那么使用结构化数据存储到关系型数据库,就会有大量的空间浪费,而且不适合做分析。

但是hbase访问模式是受到限制的,它对基于行键的查找做了优化,而不是全文查询;没有事务,只支持单行操作。

说了这么多,那么我们为什么使用Hbase呢?这里我们做一个对比:

(1)使用HDFS

你只需要追加到数据集(没有随机写)

通常读取整个数据集(没有随机读)

(2)使用HBase

你需要随机写或读

每秒对TB级的数据执行上千次操作

(3)使用RDBMS

数据放在一个大节点上

需要全部的事务支持

需要实时查询的能力

这就是个人对于Hbase的一些认知和了解,写出来和大家共同分享,希望可以共同进步。不过我个人平常也会关注CSDN论坛以及“大数据cn”、“大数据时代学习中心”这些微信公众号,从中我了解和学习了很多东西,也让自己的技术能力更上了一层楼,推荐大家看看。


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