HBase适用&不使用情形

HBase的适用与不适用场景分析
最新推荐文章于 2023-06-08 22:22:20 发布
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#hadoop #hbase

HBase适合处理模式多变、每行数据差异较大且需要快速添加新列的场景，尤其适用于混合型数据的键值存取。但不适用于完全替代HDFS进行大规模MapReduce操作，也不适合代替关系型数据库，因为它不支持SQL、优化器、数据传送和联合。

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，例如二进制数据，并且打算就

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第4章 分布式数据库HBase（又是一篇呕心力作，一文详讲HBase）
wyz191的专栏
04-05 5538
HBase是谷歌BigTable的开源实现，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。 适合于存储大表数据（表的规模可以达到数十亿行以及数百万列），并且对大表数据的读、写访问可以达到实时级别。 利用Hadoop HDFS ( Hadoop Distributed File System )作为其文件存储系统，提供实时读写的分布式数据库系统。 利用ZooKeeper作为协同服务。 BigTable BigTable是一个分布式存储系统，利用谷歌提出的
Hbase总结（五）-hbase常识及habse适合什么场景
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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 在淘宝的应用和优化
wanghl123321的专栏
03-27 898
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 8531
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
phoenix也能实现sql查询为什么在数仓中不用hbase代替hive
bitbitbyte的博客
06-01 520
网上相关文章较少, 得到了一些结论:1 . 无法满足数据仓库调度对于数据体系依赖分析及元数据管理相关要求，故不能作为数据仓库的主要使用方式.2. hbase主要海量数据的存储，hive比较适合数据仓库分析相关大数据时代的争议：Spark 能替代 Hive 吗？
 
 
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Hbase孽畜不宜过多
旧时明月
08-15 392
列族不宜过多的原因在于：当需要flush时候是对region的所有的列族进行刷新，会将上图中的三个MemStore同时刷新，这样的刷新会消耗CPU 内存以及磁盘IO，当regionServer中数据越大的时候,这种CPU的消耗会越明显.
Hbase
qq_61162288的博客
06-08 1071
HBase擅长于存储结构简单的海量数据但索引能力有限，而Oracle，mysql等传统关系型数据库(RDBMS)能够提供丰富的查询能力，但却疲于应对TB级别的海量数据存储，HBase对传统的RDBMS并不是取代关系，而是一种补充。Hbase 是根据列族来存储数据的。列式存储的最大好处就是，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段时，能大大减少读取的数据量。中没有库的概念，说一个数据说的是哪一个名称空间下的那一张表下的哪一个行键的哪一个列族下面的哪一个列对应的是这个数据。
Hbase最全面入门指南
路边摊阿达西的博客
11-22 916
1.1.介绍 Section1.2, “快速开始”会介绍如何运行一个单机版的HBase.他运行在本地磁盘上。Section2, “配置”会介绍如何运行一个分布式的HBase。他运行在HDFS上 1.2.快速开始 本指南介绍了在单机安装HBase的方法。会引导你通过shell创建一个表，插入一行，然后删除它，最后停止HBase。只要10分钟就可以完成以下的操作。 1.2.1.下...
大数据技术原理与应用 概念、存储、处理、分析和应用（林子雨）——第四章 分布式数据库HBase
m0_62096596的博客
03-21 2678
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一条数据的HBase之旅，简明HBase入门教程-Flush与Compaction
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07-02 1823
Flush与Compaction其实属于Write流程的继续，所以本文应该称之为”Write后传“。在2.0版本中，最主要的变化就是新增了In-memory Flush/Compaction，而DateTieredCompaction并不算2.0新加入的特性，2.0版本在Compaction核心算法方面并没有什么新的突破。本文将带你探讨Flush/Compaction的一些本质问题。前文回顾前文《...
HBase: 看上去很美
weixin_34233618的博客
11-13 544
缘起 随着hadoop系列的兴起，基于HDFS的大规模KV存储系统HBase也进入“大规模使用阶段”。网上的Hbase资料很多，学习成本正在下降。从公开的资料看，国外facebook、国内taobao均宣称在线上环境大规模使用hbase。一切都让人很兴奋。于是，在项目中引入Hbase做存储，最终却选择放弃。 HBase设计：看上去很美 HBase是模仿google bigtable的开源产品...
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hbase优点和缺点及部分优化
L13763338360的博客
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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介绍、优缺点和实际应用场景
weixin_43230682的博客
04-01 8417
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...
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 5602
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...
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HBase笔记一 数据结构
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    HMaster  分配region到各个HRegionServer中 一个共享的Hlog HRegionServer HRegion Server将每个table的CF 存储为Store    Store Store为表的存储对象，包含多个StoreFile   StoreFile StoreFile为Store对象的操作单位，包含多个HFile...
Hadoop学习笔记之HBase应用场景
胡耕永的专栏
07-27 9551
今天的主要来分析一下HBase的特点，提出一些真实的应用场景，利用HBase去解决应用中的效率问题； HBase特点概述 HBase是google的Bigtable的开源实现，建立在HDFS上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 HBase介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hiv
hadoop适合与不适合的应用场景
lepton126的专栏
09-28 2295
1、低延迟数据访问 2、大量小文件存储 3、频繁的文件读写
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