HBase是基于列存储的数据库
HBase与传统关系数据库的区别主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。 2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之。
列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。
按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
传统的（Oracle）行存储和（Hbase）列存储的区别。
主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。 2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询。
㈡ hbase 是什么
Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.
--来自Apache HBase官网
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。
就像Bigtable利用了Google文件系统（File
System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop
项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
--来自网络
㈢ hbase 存储为什么快
从根本上讲，
hbase是列式数据库，不是以行为连续存储的，二是以列为连续存储的。因此对列可以将从磁盘上连续地读取所有记录的某一列。充分发挥IO吞吐能力，读取自然会很快；
hbase是基于HDFS存储数据块的，可以将操作分散到多个节点并行地执行；
㈣ Hbase与HDFS是个什么关系
他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。
hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。
hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。
㈤ Hbase与HDFS是什么关系
HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。
(5)HBase是基于列存储的数据库扩展阅读：
Hadoop 中各模块的作用：
1、Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。
2、Hadoop MapRece为HBase提供了高性能的计算能力。
3、Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
4、Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得非常简单。
5、Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变得非常方便。
㈥ hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中
Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapRece任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写回Hive
共同点：
1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储
区别：
1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapRece jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
2.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
3.Hive query就是MapRece jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
4.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRece，Hive中的表纯逻辑，就只是表的定义等，即表的元数据。这样就可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapRece任务进行运行。
5.hive借用hadoop的MapRece来完成一些hive中的命令的执行
6.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
7.hbase是列存储。
8.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
9.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapRece计算框架。
㈦ 为什么说HBase是列式数据库
Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。
通常，顺序读取数据要比随机访问更快。而且，硬盘寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多 (参看摩尔定律)，在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。
下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然，如果能够把数据全放在内存中，那么使用内存数据库性能会更好。
特点：
因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢，所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。
在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据，要比读取全部数据更快。
当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改，而与行中的其他列无关。
㈧ 大数据知识点里面的 HBase 是什么意思
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，基于Hadoop生态圈，在NoSQL蓬勃发展的今天被国内外众多公司选择，应用于现代互联网系统的不同业务。
HBase业务场景
1.标签数据的存储
标签数据是稀疏矩阵的代表，描述了实体的各类属性，主要应用于智能推荐、商务智能或营销引擎等领域。
2. 车联网数据的收集
车联网系统是利用车载设备收集车辆运行时产生的各项数据，通过网络实时上传，在平台进行动态分析和利用。
3. 交易记录的保存
在移动支付领域，保证历史交易记录等敏感信息的安全性是一个重要的话题。当数据中心遭遇自然灾害、外部攻击时，必须保证这些信息不丢，而且从业务角度要保证RTO尽可能短、RPO尽可能为0。
HBase基于底层的HDFS作为存储系统，HDFS实现了三副本策略，按照一定的规则将副本放在不同的节点或机架中，本身具有较高的容灾能力。在工程实践中，也产生了Region replica、主备集群、互备双活等策略来尽可能进行灾备并保证高可用。
㈨ Hbase和传统数据库的区别
HBase与传统关系数据库的区别？
答：主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。
2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。
3.存储模式。关系数据库是基于行模式存储的，元祖或行会被连续地存储在磁盘页中。在读取数据时，需要顺序扫描每个元组，然后从中筛选出查询所需要的属性。如果每个元组只有少量属性的值对于查询是有用的，那么基于行模式存储就会浪费许多磁盘空间和内存带宽。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的，它的优点是：可以降低I/O开销，支持大量并发用户查询，因为仅需要处理可以回答这些查询的列，而不是处理与查询无关的大量数据行；同一个列族中的数据会被一起进行压缩，由于同一列族内的数据相似度较高，因此可以获得较高的数据压缩比。
4.数据索引。关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。与关系数据库不同的是，HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使整个系统不会慢下来。由于HBase位于Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapRece来快速、高效地生成索引表。
6.数据维护。在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍旧保留。
7.可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。
但是，相对于关系数据库来说，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事务，因此无法实现跨行的原子性。
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