hadoop列式存儲

『壹』 Hadoop如何處理非結構化數據

非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。

面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。

『貳』 解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據

最適合使用Hbase存儲的數據是非常稀疏的數據(非結構化或者半結構化的數據)。Hbase之所以擅長存儲這類數據，是因為Hbase是column-oriented列導向的存儲機制，而我們熟知的RDBMS都是row- oriented行導向的存儲機制(郁悶的是我看過N本關於關系資料庫的介紹從來沒有提到過row- oriented行導向存儲這個概念)。在列導向的存儲機制下對於Null值得存儲是不佔用任何空間的。比如，如果某個表 UserTable有10列，但在存儲時只有一列有數據，那麼其他空值的9列是不佔用存儲空間的(普通的資料庫MySql是如何佔用存儲空間的呢?)。 Hbase適合存儲非結構化的稀疏數據的另一原因是他對列集合 column families 處理機制。 打個比方，ruby和python這樣的動態語言和c++、java類的編譯語言有什麼不同? 對於我來說，最顯然的不同就是你不需要為變數預先指定一個類型。Ok ，現在Hbase為未來的DBA也帶來了這個激動人心的特性，你只需要告訴你的數據存儲到Hbase的那個column families 就可以了，不需要指定它的具體類型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase還有很多特性，比如不支持join查詢，但你存儲時可以用：parent-child tuple 的方式來變相解決。 由於它是Google BigTable的 Java 實現，你可以參考一下：google bigtable 。
解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據，參考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html