HBase笔记一 数据结构

最新推荐文章于 2024-04-23 14:32:29 发布
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#hbaes #数据结构

 

 

HMaster 分配region到各个HRegionServer中一个共享的Hlog
HRegionServerHRegion Server将每个table的CF 存储为Store  
StoreStore为表的存储对象，包含多个StoreFile 
StoreFileStoreFile为Store对象的操作单位，包含多个HFile 
HFileHFile为实际存储数据的对象，包含多个Block 
BlockBlock 64k，Hbase存储的最小单位 
HDFSBlock存储在HDFS上，每个Hadoop-block是64M 

 



Hbase总结（五）-hbase常识及habse适合什么场景
Java海洋
10-08 6万+
当我们对于数据结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的数据适合用使用什么数据库？答案是什么，如果我们使用的传统数据库，肯定留有多余的字段，10个不行，20个，但是这个严重影响了质量。并且如果面对大数据库，pt级别的数据，这种浪费更是严重的，那么我们该使用是什么数据库？hbase数个不错的选择，那么我们对于hbase还存在下列问题： 1.Column Family代表什么？
HBase笔记-体系结构梳理
不能如期而至的专栏
01-24 1879
Hbase发展历史 要说清楚HBase的来龙去脉，还得从Google当年风靡一时的“三篇论文”——GFS、MapReduce、BigTable说起。2003年Google在SOSP会议上发表了大数据历史上第一篇公认的革命性论文——***《 GFS: The Google File System 》*** 之所以称其为“革命性”是有多方面原因的：首先，Google在该论文中第一次揭示了如何在大量廉价机器基础上存储海量数据，这让人们第一次意识到海量数据可以在不需要任何高端设备的前提下实现存储，换句话说，任何一
HBase适用&不使用情形
jameshaper的专栏
11-10 1077
HBase不能完全替代HDFS或者关系型数据库管理系统 HBase并没有针对传统的应用或者关系型分析做优化。同时也不适用于替代HDFS来进行大型的MapReduce操作。 适用： 如果你的应用的模式很多变并且每一行都有些许不同，那么你应该选择HBase。例如使用传统关系型数据库时你不能快速的添加新列，同时多数情况下这些列都是空的。并且，如果你的数据是一些混合型数据
HBase 在淘宝的应用和优化
wanghl123321的专栏
03-27 903
本文来自于NoSQLFan联合作者@koven2049，他在淘宝从事Hadoop及HBase相关的应用和优化。对Hadoop、HBase都有深入的了解，本文就是其在工作中对HBase的应用优化小结，分享给大家。 目 录 [ - ] 前言 原因 应用情况 部署、运维和监控 测试与发布 改进和优化 将来计划 前言 hbase是从 hadoop中分离出来的
Hadoop Hbase适合存储哪类数据？
我要去桂林-田春峰
04-27 8565
Hadoop Hbase适合存储哪类数据？         最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储
HBase学习笔记(个人整理)
07-26
Trafodion是另一个基于HBase的数据仓库系统，提供了SQL接口。这些集成方案扩展了HBase的应用范围，使其在大数据领域更具竞争力。 总结来说，HBase作为NoSQL数据库，以其特有的列式存储、高扩展性和高可用性，成为...
HBase自学笔记
07-09
- **Hive**：Hive是一个数据仓库工具，用于对存储在Hadoop文件中的数据进行汇总、特殊处理以及统计分析，而HBase则主要用于实时数据读写。 **HBase与Hive的主要区别**： 1. **定位不同**：HBase是一种数据库，而...
Hbase笔记 —— 利用JavaAPI的方式操作Hbase数据库（往hbase的表中批量插入数据）.pdf
12-16
在本文档中，我们将深入探讨如何使用Java API与HBase数据库进行交互，特别是关于如何创建表、修改表结构以及批量插入数据。HBase是Apache的一个分布式、可扩展的大数据存储系统，它基于谷歌的Bigtable设计，适用于...
Hbase数据模型与存储结构
最新发布
2401_84046577的博客
04-23 1489
还有更多的Redis、MySQL、JVM、Kafka、微服务、Spring全家桶等学习笔记这里就不一一列举出来。
MongoDB、ElasticSearch、Redis、HBase这四种热门数据库的优缺点及应用场景
qq_31236849的博客
06-10 2555
MongoDB、ElasticSearch、Redis、HBase这四种热门数据库的优缺点及应用场景
HBASE数据类型
wangqiaowqo的专栏
01-22 6609
http://phoenix.apache.org/language/datatypes.html Index INTEGER Type UNSIGNED_INT Type BIGINT Type UNSIGNED_LONG Type TINYINT Type UNSIGNED_TINYINT Type SMALLINT Type UNSIGNED_SMALLINT Type...
HBase的基本概念及应用场景
lv_hulk的博客
02-12 868
HBase的基本概念及应用场景 一、基本概念 HBase就是一个数据库。我们主要可以通过这5个方面描述HBase： 首先它是Bigtable的开源实现，论文中描述Bigtable主要运用于网页索引倒排表数据的存储。HBase和HDFS的模型最初参考的就是BigTable和GFS。搜索关键词google 三篇论文可以搜到论文。 它是分布式数据库——较传统数据库更易扩展、更高可用。这里的高可用通常来...
数据存储（大数据）：Hbase概述、特点、应用场景、基本操作
wzk646795873的博客
03-16 5626
概述：HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表 。特点及局限： 特点：（1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列；（2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可...
hbase优点和缺点及部分优化
L13763338360的博客
06-23 4819
HBase是一个建立在HDFS之上的分布式，提供高可靠性，高性能，列存储，可伸缩，实时读写NoSQL的数据库系统。 HBase优点 支持大数据：一个表可以有上十亿行，上百万列 列式存储：面向列(簇)的存储和权限控制，列(簇)独立检索 记录稀疏：对于为空(null)的列并不占用内存空间，因此，表可以设计的非常稀疏，节省空间 支持多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳 半结构化或非结构化数据：对于数据结构字段不够确定或杂乱无章非常难按一个概念去进行抽
Hbase的优缺点
热门推荐
liyanling的博客
07-25 2万+
Hbase的优点及应用场景： 半结构化或非结构化数据:  对于数据结构字段不够确定或杂乱无章非常难按一个概念去进行抽取的数据适合用HBase，因为HBase支持动态添加列。 记录很稀疏：  RDBMS的行有多少列是固定的。为null的列浪费了存储空间。HBase为null的Column不会被存储，这样既节省了空间又提高了读性能。 多版本号数据：  依据Row key和Column ke...
大数据开发之hbase的特点及应用场景详解
海牛-大数据的博客
08-15 5044
大数据的概念还在不断的发酵，进入这个领域的人也越来越多，大数据开发可以说是方兴未艾。而在大数据的领域内hbase的概念就成为了企业和求学者都需要关注的一个重点，那么关于hbase的特点及应用场景你们了解多少呢？ 首先、我来了解hbase的概念 HBase是Apache Hadoop中的一个子项目，Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元，通过使用hadoop的DFS工具...
HBase介绍、优缺点和实际应用场景
weixin_43230682的博客
04-01 8427
一、优点： 1）海量存储 Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。 2）列式存储 这里的列式存储其实说的是列族（ColumnFamily）存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指...
Hadoop与Hbase学习笔记完整版
Hbase则是建立在Hadoop文件系统之上的NoSQL数据库，适用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。Hadoop和Hbase经常一起使用，用于大数据处理和存储。 2. Hadoop核心组件：Hadoop的主要组件包括HDFS（Hadoop分布式文件...
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