hadoop與hbase關系型資料庫

❶ 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。

(1)hadoop與hbase關系型資料庫擴展閱讀：

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。

❷ HBase和oracle，Hadoop的區別

Hbase作為Hadoop下的一個子項目，目前發展比較強大，和傳統的關系型資料庫oracle來比，兩者各有優缺點，我們先看一個簡單的表格。

數據維護：比如更新，只是按照key值插入新的記錄，舊版本還在，會在storefile合並過程中進行刪除數據維護：增刪查改非常方便，直接修改

以上簡單羅列了Hbase和Oracle兩者的區別，還有其他更細節的地方這里就沒有描述，可以從上面的對比看出，兩者完全應用於不同個場景。

在Hbase架構中，由於底層的HDFS不支持追加，更新。所以在Hbase中，所有的操作都是寫入，寫操作都是先寫入Memstore內存中，當達到閥值時，才窮flashcache進程寫入storefile，每次寫入都會形成一個新的storefile，當需要更新，刪除的時候，根據key值按照時間戳插入一個新的記錄，老版本記錄依舊存在，可以通過時間戳查詢老版本的記錄，當storefile達到一定的閥值，系統會進行合並，合並過程中會進行版本合並和刪除工作，形成更大的storefile。

Oracle在插入，寫操作的時候，一般情況下也會先寫入內存，然後由DBWR進程調度寫入到數據文件，如果在插入的時候使用append追加，則數據不會通過SGA，直接追加到數據文件，在Hbase中沒有此功能。

❸ 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。

❹ hadoop與傳統的關系型資料庫(如oracle)相比,有什麼優勢及劣勢

hadoop的hdfs支持海量數據量存儲 maprece支持對海量數據的分布式處理x0dx0aoracle雖然可以搭建集群 但是當數據量達到一定限度之後查詢處理速度會變得很慢 且對機器性能要求很高x0dx0a其實這兩個東西不是同類 hadoop是一個分布式雲處理架構，傾向於數據計算 而oracle是一個關系型資料庫，傾向於數據存儲。要說比較可以比較hbase與oracle。x0dx0ahbase是一種nosql資料庫，列式資料庫，支持海量數據存儲，支持列的擴展，但是查詢操作較復雜，不如oracle這類關系型資料庫簡單，且只支持一個索引，但是Hbase在表結構設置合理情況下，查詢速度跟數據量大小沒有太大關系，即數據量的大小不會影響到查詢速度，順便說句Hbase查詢速度可以達到ms級

❺ 試比較hadoop中的資料庫hbase和傳統關系資料庫的不同

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。
2019.3.27-16:40

❻ hbase與hadoop關系

Hbase，其實是Hadoop Database的簡稱，本質上來說就是Hadoop系統的資料庫，為Hadoop框架當中的結構化數據提供存儲服務，是面向列的分布式資料庫。

❼ 計算機裡面Hbase作用是什麼

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。
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
模型
主要討論邏輯模型和物理模型
（1）邏輯模型
Hbase的名字的來源是Hadoop database，即hadoop資料庫。
主要是從用戶角度來考慮，即如何使用Hbase。
（2）物理模型
主要從實現Hbase的角度來討論

HBase數據模型
邏輯結構
邏輯上，HBase 的數據模型同關系型資料庫很類似，數據存儲在一張表中，有行有列。但從 HBase 的底層物理存儲結構(K-V)來看，HBase 更像是一個 multi-dimensional map