hbase怎麼存儲數據

『壹』 為什麼說HBase是列式資料庫

Hbase是一個面向列存儲的分布式存儲系統，它的優點在於可以實現高性能的並發讀寫操作，同時Hbase還會對數據進行透明的切分，這樣就使得存儲本身具有了水平伸縮性。

通常，順序讀取數據要比隨機訪問更快。而且，硬碟定址時間的提升比起CPU速度的進步要慢得多 (參看摩爾定律)，在使用硬碟作為存儲媒介的系統上這種情況很可能還會持續一段時間。

下面簡單羅列了一些選擇行資料庫還是列資料庫的權衡依據。當然，如果能夠把數據全放在內存中，那麼使用內存資料庫性能會更好。

特點：

因為硬碟定址時間相較於計算機上其他部件的運行速度來說不是一般的慢，所以常用相同工作負載下的硬碟訪問性能來比較行資料庫和列資料庫。

在只需要根據某幾列來聚合數據的時候按列的數據組織方式更有效。因為這樣只需要讀取一部分數據，要比讀取全部數據更快。

當只需要修改某一列值的時候按列的數據組織方式更有效。因為可以直接找到某列數據並改，而與行中的其他列無關。

『貳』 hbase可以存儲 圖片嗎如果可以怎麼存儲

hbase是分布式資料庫，什麼數據都能存。
hbase是沒有類型的，全是二進制位元組。
你去看看 habse的 client API

『叄』 如果有幾百億條數據,如何在hbase表中存放

1、首先你有沒有那麼多台伺服器的集群，如果只是幾台，你要想夠不夠，你的hbase 有幾百億，那麼你hdfs上的數據可能要有兩個備份，你這幾百億條是如何生成的，肯定是maprece跑出來導入到hbase中把，那麼原始數據你要不要留，如果留，加上備份就要三份，所以節點的多少要確定。
2、幾百億其實挺多的，hbase 的設計一定要跟你的業務相關，hbase他不能完全像關系型資料庫那樣去隨意查詢，到達一定量級，如果設計的不好也是非常之慢的，甚至將hbase搞到崩潰。所以你先去網上看看rowkey的設計原則，比如長度原則等等，然後根據自己業務，哪些查詢經常用到，哪些不會用到，想要用hbase實現那種非常靈活的類似關系資料庫的查詢是不理智的。
3、樓上的兄弟說得對，還有region熱點的問題，如果你的hbase數據不是那種每天增量的數據，建議跑個maprece對你的數據進行各評判，看看如何能將數據盡可能均勻的分配到每個region中，當然這需要預先分配region
4、幾百億條數據，如果對rowkey進行模糊過濾一定非常非常之慢，所以可以考慮二級索引或者協處理器

『肆』 HBase數據到底是怎麼存儲的

每個列簇對應HDFS中的一個單獨文件，hbase不是按行存儲，你想一行有多列族的情況下，就會把數據存在多個文件下，按行存儲的意思，是會把行數據存在一個文件中，所以hbase是按列存儲的。

應該說hbase和傳統關系型資料庫還是有些相似的地方，起碼在hfile中hbase列族下一行的列是相鄰存儲的，這點跟傳統關系型資料庫應該是類似的。

『伍』 hbase與關系型資料庫的存儲方式有哪些不同

HBase與傳統關系資料庫的區別主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之。
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的（Oracle）行存儲和（Hbase）列存儲的區別。
主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢。

『陸』 HBase是什麼呢，都有哪些特點呢

Hbase是一種NoSQL資料庫，這意味著它不像傳統的RDBMS資料庫那樣支持SQL作為查詢語言。Hbase是一種分布式存儲的資料庫，技術上來講，它更像是分布式存儲而不是分布式資料庫，它缺少很多RDBMS系統的特性，比如列類型，輔助索引，觸發器，和高級查詢語言等待

那Hbase有什麼特性呢？如下：

• 強讀寫一致，但是不是「最終一致性」的數據存儲，這使得它非常適合高速的計算聚合

• 自動分片，通過Region分散在集群中，當行數增長的時候，Region也會自動的切分和再分配

• 自動的故障轉移

• Hadoop/HDFS集成，和HDFS開箱即用，不用太麻煩的銜接

• 豐富的「簡潔，高效」API，Thrift/REST API，Java API

• 塊緩存，布隆過濾器，可以高效的列查詢優化

• 操作管理，Hbase提供了內置的web界面來操作，還可以監控JMX指標

什麼時候用Hbase？

Hbase不適合解決所有的問題：

• 首先資料庫量要足夠多，如果有十億及百億行數據，那麼Hbase是一個很好的選項，如果只有幾百萬行甚至不到的數據量，RDBMS是一個很好的選擇。因為數據量小的話，真正能工作的機器量少，剩餘的機器都處於空閑的狀態

• 其次，如果你不需要輔助索引，靜態類型的列，事務等特性，一個已經用RDBMS的系統想要切換到Hbase，則需要重新設計系統。

• 最後，保證硬體資源足夠，每個HDFS集群在少於5個節點的時候，都不能表現的很好。因為HDFS默認的復制數量是3，再加上一個NameNode。

Hbase在單機環境也能運行，但是請在開發環境的時候使用。

內部應用

• 存儲業務數據:車輛GPS信息，司機點位信息，用戶操作信息，設備訪問信息。。。

• 存儲日誌數據:架構監控數據（登錄日誌，中間件訪問日誌，推送日誌，簡訊郵件發送記錄。。。），業務操作日誌信息

• 存儲業務附件：UDFS系統存儲圖像，視頻，文檔等附件信息

不過在公司使用的時候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API會導致訪問不可監控，影響系統穩定性，以致於版本升級的不可控。

HFile

HFile是Hbase在HDFS中存儲數據的格式，它包含多層的索引，這樣在Hbase檢索數據的時候就不用完全的載入整個文件。索引的大小(keys的大小，數據量的大小)影響block的大小，在大數據集的情況下，block的大小設置為每個RegionServer 1GB也是常見的。

探討資料庫的數據存儲方式，其實就是探討數據如何在磁碟上進行有效的組織。因為我們通常以如何高效讀取和消費數據為目的，而不是數據存儲本身。

Hfile生成方式

起初，HFile中並沒有任何Block，數據還存在於MemStore中。

Flush發生時，創建HFile Writer，第一個空的Data Block出現，初始化後的Data Block中為Header部分預留了空間，Header部分用來存放一個Data Block的元數據信息。

而後，位於MemStore中的KeyValues被一個個append到位於內存中的第一個Data Block中：

註：如果配置了Data Block Encoding，則會在Append KeyValue的時候進行同步編碼，編碼後的數據不再是單純的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase為了降低KeyValue結構性膨脹而提供的內部編碼機制。

『柒』 HBase中的數據是按照列族存儲的還是按照列存儲的

按照列族存儲

『捌』 hbase 如何存儲數據

HBASE中的表示按column family來存儲的

建立一個有3個column family的表

create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1}, {NAME => 'f2', VERSIONS => 1}, {NAME => 'f3', VERSIONS => 1}
定義表的時候只需要指定column family的名字，列名在put的時候動態指定
插入數據
下面插入沒有指定column的名字
put 't1', 'r1', 'f1', 'v1'
put 't1', 'r2', 'f2', 'v2'
put 't1', 'r3', 'f3', 'v3'

下面插入指定column的名字
put 't1', 'r4', 'f1:c1', 'v1'
put 't1', 'r5', 'f2:c2', 'v2'
put 't1', 'r6', 'f3:c3', 'v3'

hbase(main):245:0> scan 't1'
ROW COLUMN+CELL
r1 column=f1:, timestamp=1335407967324, value=v1
r2 column=f2:, timestamp=1335408004559, value=v2
r4 column=f1:c1, timestamp=1335408640777, value=v1
r5 column=f2:c1, timestamp=1335408640822, value=v2
r6 column=f1:c6, timestamp=1335412392258, value=v3
r6 column=f2:c1, timestamp=1335412384739, value=v3
r6 column=f2:c2, timestamp=1335412374797, value=v3

插入多列的數據
put 't1', 'r7', 'f1:c4', 'v9'
put 't1', 'r7', 'f2:c3', 'v9'
put 't1', 'r7', 'f3:c2', 'v9'

手工把memstore寫到Hfile中

flush 't1'

刪除所有CF3的數據
deleteall 't1','r7'

flush 't1'

每次flash都會建一個新的hfile

$ ../bin/hadoop dfs -lsr /hbase/t1

數據時直接存到CF目錄下的，每個CF目錄下有3到4個Hfile

f1
f1/
f1/321c683f48dd91e058179486587e
f1/
f2
f2/
f2/
f2/
f3
f3/
f3/
f3/
f3/

f3都數據雖然都被刪除了，由於沒有合並文件都存在

手工合並hfile

hbase(main):244:0> compact 't1'
0 row(s) in 0.0550 seconds

$ ../bin/hadoop dfs -lsr /hbase/t1
f1
f1/
f2
f2/

/f3

f1和f2下就只有一個hfile,f3下面沒有hfile因為數據都被刪除了

一次只能put一個column
一次只能delete一個column
刪除整行，用deleteall
deleteall 't1', 'r1'
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『玖』 hbase資料庫存儲的特點有哪些

特點：（1）大：一個表可以有數十億行，上百萬列；

（2）無模式：每行都有一個可排序的主鍵和任意多的列，列可以根據需要動態的增加，同一張表中不同的行可以有截然不同的列；

（3）面向列：面向列（族）的存儲和許可權控制，列（族）獨立檢索；？

（4）稀疏：空（null）列並不佔用存儲空間，表可以設計的非常稀疏；

（5）數據多版本：每個單元中的數據可以有多個版本，默認情況下版本號自動分配，是單元格插入時的時間戳；

（6）數據類型單一：Hbase中的數據都是字元串，沒有類型。

『拾』 hbase如何記錄存儲數據

HBase是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，適用於結構化的存儲，底層依賴於Hadoop的HDFS，利用HBase技術可在廉價PCServer上搭建起大規模結構化存儲集群。因此HBase被廣泛使用在大數據存儲的解決方案中。