HBase是基於列存儲的資料庫
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。
㈡ hbase 是什麼
Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.
--來自Apache HBase官網
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，該技術來源於 Fay Chang 所撰寫的Google論文「Bigtable：一個結構化數據的分布式存儲系統」。
就像Bigtable利用了Google文件系統（File
System）所提供的分布式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似於Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop
項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。
--來自網路
㈢ hbase 存儲為什麼快
從根本上講，
hbase是列式資料庫，不是以行為連續存儲的，二是以列為連續存儲的。因此對列可以將從磁碟上連續地讀取所有記錄的某一列。充分發揮IO吞吐能力，讀取自然會很快；
hbase是基於HDFS存儲數據塊的，可以將操作分散到多個節點並行地執行；
㈣ Hbase與HDFS是個什麼關系
他們的關系是：hbase是一個內存資料庫，而hdfs是一個存儲空間；是物品和房子的關系。
hdfs只是一個存儲空間，他的完整名字是分布式文件系統。從名字可知他的作用了。
hbase是一個內存資料庫，簡單點說hbase把表啊什麼的存在hdfs上。
㈤ Hbase與HDFS是什麼關系
HDFS是GFS的一種實現，他的完整名字是分布式文件系統，類似於FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統。
(5)HBase是基於列存儲的資料庫擴展閱讀：
Hadoop 中各模塊的作用：
1、Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
2、Hadoop MapRece為HBase提供了高性能的計算能力。
3、Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。
4、Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變得非常簡單。
5、Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS（關系型資料庫）數據導入功能，使得傳統資料庫數據向HBase中遷移變得非常方便。
㈥ hbase和hive的差別是什麼，各自適用在什麼場景中
Hive和Hbase是兩種基於Hadoop的不同技術--Hive是一種類SQL的引擎，並且運行MapRece任務，Hbase是一種在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale資料庫。當然，這兩種工具是可以同時使用的。就像用Google來搜索，用FaceBook進行社交一樣，Hive可以用來進行統計查詢，HBase可以用來進行實時查詢，數據也可以從Hive寫到Hbase，設置再從Hbase寫回Hive
共同點：
1.hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層存儲
區別：
1.Hive是建立在Hadoop之上為了減少MapRece jobs編寫工作的批處理系統，HBase是為了支持彌補Hadoop對實時操作的缺陷的項目 。
2.想像你在操作RMDB資料庫，如果是全表掃描，就用Hive+Hadoop,如果是索引訪問，就用HBase+Hadoop 。
3.Hive query就是MapRece jobs可以從5分鍾到數小時不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
4.Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece，Hive中的表純邏輯，就只是表的定義等，即表的元數據。這樣就可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供完整的SQL查詢功能，並將SQL語句最終轉換為MapRece任務進行運行。
5.hive借用hadoop的MapRece來完成一些hive中的命令的執行
6.hbase是物理表，不是邏輯表，提供一個超大的內存hash表，搜索引擎通過它來存儲索引，方便查詢操作。
7.hbase是列存儲。
8.hdfs作為底層存儲，hdfs是存放文件的系統，而Hbase負責組織文件。
9.hive需要用到hdfs存儲文件，需要用到MapRece計算框架。
㈦ 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。
㈧ 大數據知識點裡面的 HBase 是什麼意思
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，基於Hadoop生態圈，在NoSQL蓬勃發展的今天被國內外眾多公司選擇，應用於現代互聯網系統的不同業務。
HBase業務場景
1.標簽數據的存儲
標簽數據是稀疏矩陣的代表，描述了實體的各類屬性，主要應用於智能推薦、商務智能或營銷引擎等領域。
2. 車聯網數據的收集
車聯網系統是利用車載設備收集車輛運行時產生的各項數據，通過網路實時上傳，在平台進行動態分析和利用。
3. 交易記錄的保存
在移動支付領域，保證歷史交易記錄等敏感信息的安全性是一個重要的話題。當數據中心遭遇自然災害、外部攻擊時，必須保證這些信息不丟，而且從業務角度要保證RTO盡可能短、RPO盡可能為0。
HBase基於底層的HDFS作為存儲系統，HDFS實現了三副本策略，按照一定的規則將副本放在不同的節點或機架中，本身具有較高的容災能力。在工程實踐中，也產生了Region replica、主備集群、互備雙活等策略來盡可能進行災備並保證高可用。
㈨ Hbase和傳統資料庫的區別
HBase與傳統關系資料庫的區別？
答：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，所以它無法實現像關系資料庫中那樣的表與表之間的連接操作。
3.存儲模式。關系資料庫是基於行模式存儲的，元祖或行會被連續地存儲在磁碟頁中。在讀取數據時，需要順序掃描每個元組，然後從中篩選出查詢所需要的屬性。如果每個元組只有少量屬性的值對於查詢是有用的，那麼基於行模式存儲就會浪費許多磁碟空間和內存帶寬。HBase是基於列存儲的，每個列族都由幾個文件保存，不同列族的文件是分離的，它的優點是：可以降低I/O開銷，支持大量並發用戶查詢，因為僅需要處理可以回答這些查詢的列，而不是處理與查詢無關的大量數據行；同一個列族中的數據會被一起進行壓縮，由於同一列族內的數據相似度較高，因此可以獲得較高的數據壓縮比。
4.數據索引。關系資料庫通常可以針對不同列構建復雜的多個索引，以提高數據訪問性能。與關系資料庫不同的是，HBase只有一個索引——行鍵，通過巧妙的設計，HBase中所有訪問方法，或者通過行鍵訪問，或者通過行鍵掃描，從而使整個系統不會慢下來。由於HBase位於Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapRece來快速、高效地生成索引表。
6.數據維護。在關系資料庫中，更新操作會用最新的當前值去替換記錄中原來的舊值，舊值被覆蓋後就不會存在。而在HBase中執行更新操作時，並不會刪除數據舊的版本，而是生成一個新的版本，舊有的版本仍舊保留。
7.可伸縮性。關系資料庫很難實現橫向擴展，縱向擴展的空間也比較有限。相反，HBase和BigTable這些分布式資料庫就是為了實現靈活的水平擴展而開發的，因此能夠輕易地通過在集群中增加或者減少硬體數量來實現性能的伸縮。
但是，相對於關系資料庫來說，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事務，因此無法實現跨行的原子性。
註：本來也想來問這個問題，然後復制一下的。結果找不到，只好自己手打了，麻煩復制拿去用的同學點下贊唄。