HBase：HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，提供高可靠性 、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上，支持 PB 级别、百万列的数据存储。
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HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。 官方网站：http://hbase.apache.org – 2006年Google发表BigTable白皮书 – 2006年开始开发HBase – 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目 – 2010年HBase成为Apache顶级项目 – 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：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；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时序数据库，支持高达每秒百万级的写入能力，支持毫秒级精度的数据存储，不需要降精度也可以永久保存数据。其优越的写性能和存储能力，得益于其底层依赖的HBase，HBase采用LSM树结构存储引擎加上分布式的架构，提供了优越的写入能力，底层依赖的完全水平扩展的HDFS提供了优越的存储能力。
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
要想明白为什么产生 HBase，就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制？Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。 随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。 关系型数据库难以克服的问题： 不能很好处理对数据库高并发
Mapreduce是一种模式，一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式，一种分布式运算技术，也是简化的分布式编程模式，它主要用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。 如下图所示，ma
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
AbutionGraph：北京图特摩斯科技自研的国内首个准实时多维图形数据库，首个将实时/离线/指标聚合/图挖掘/AI框架等热门技术线深度整合在一起的认知图谱平台，本文仅对实时性的相关优势做分析。
总结: HADOOP仅适合存储大批量的数据, 进行顺序化读取数据, 并不支持随机读取数据操作
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
Elasticsearch（简称ES）是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式，高实时的搜索引擎，覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效，为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程：
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式 NOSQL 数据库。
HBase是一个开源的、分布式的、版本化的NoSQL数据库（即非关系型数据库），依托Hadoop分布式文件系统HDFS提供分布式数据存储，利用MapReduce来处理海量数据，用Zookeeper作为其分布式协同服务，一般用于存储海量数据。HDFS和HBase的区别在于，HDFS是文件系统，而HBase是数据库。HBase只是一个NoSQL数据库，把数据存在HDFS上。可以把HBase当做是MySQL，把HDFS当做是硬盘。
背景 饿了么对时序数据库的需求主要来自各监控系统，主要用于存储监控指标。原来使用graphite，后来慢慢有对指标有多维的需求(主要体现在对一个指标加多个Tag， 来组成Series，然后对Tag进行Filter和Group进行计算)，这时graphite基本很难满足需求。 业界现在用的比较多的主要有如下几类TSDB： InfluxDB：很多公司都在用，包括饿了么有部分监控系统也是用InfluxDB。优点，支持多维和多字段，存储也根据TSDB的特点做了优化。但开源的部分不支持，很多公司自己做集群化， 但大
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
今天扯一下 Hbase ，我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》；这两篇本质上还是一篇文章，《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章，再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ，否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道，对一个软件或者工具，要想深刻理解和使用它，第一印象很重要，它决定你学习的进度，要是弄错了，学习的时候就会很痛苦，怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
LSM树是HBase里使用的非常有创意的一种数据结构。在有代表性的关系型数据库如MySQL、SQL Server、Oracle中，数据存储与索引的基本结构就是我们耳熟能详的B树和B+树。而在一些主流的NoSQL数据库如HBase、Cassandra、LevelDB、RocksDB中，则是使用日志结构合并树（Log-structured Merge Tree，LSM Tree）来组织数据。
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
通俗解释：SKipList 翻译为中文就是 跳跃表，SkipList是一种数据结构，用于快速的查找数据的位置，本质上了来讲是一个List链表。
HBase的设计思想主要是LSM。参见【Flink】第十四篇：LSM-Tree一般性总结。而LSM存储引擎的主要设计思想就是不断的将内存的有序存储结构flush到磁盘，这时候会在磁盘形成一个个的小的文件，如果每次都去做新文件和旧文件的合并，这显然是没必要，并且低效的。
微服务架构下，很适合用 DDD（Domain-Drive Design）思维来设计各个微服务，使用领域驱动设计的理念，工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来，更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计。至于数据仓库，会有更多样化的选择。分布式系统中数据存储服务是基础，微服务的领域拆分、领域建模可以让数据存储方案的选择更具灵活性。
大家好，我是一哥，HBase在大数据技术领域中占据了重要的作用，整理了一些面试问题，大家收藏，文末可以获取PPT。
Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待。
Hive作为Hadoop家族的重要一员，具有学习成本低，开发者可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用。在攒库中，Hive也不负众望，得到了非常高的票数。为此，CSDN知识库特邀社区专家蒋守壮（博客： http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang ）绘制了Hive技术图谱，帮助广大开发者更加系统、全面的学习Hive技术。 Hive知识库发布，速来关注！ 我要成为Hive专家团一员，筛选优质内容>>猛戳这里： http://li
随着互联网、云计算及大数据等信息技术的发展，越来越多的应用依赖于对海量数据的存储和处理，如智能监控、电子商务、地理信息等，这些应用都需要对海量图片的存储和检索。由于图片大多是小文件(80%大小在数MB以内)，以GFS、HDFS为代表的适用于流式访问大文件的分布式存储系统，若直接用来存储图片，由于元数据膨胀，在扩展性和性能方面均存在严重问题。
目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
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。
Kudu有自己的数据存储模型，不依赖于HDFS、Hive、HBase其他大数据组件。Kudu有自己的集群，数据存储在Kudu自己的集群Tablet Server中。
很久没写过文章了，今天就分享一下大数据中的图数据库Janusgraph的存储模型。希望对想做大数据图存储的粉丝有一定的帮助吧。由于没时间画图，所以图片来源于网络和Janusgraph官网，感谢各位作者的贡献。
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的顶级项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间，仅能通过主键（row key）和主键的 range 来检索数据，仅支持单行事务（可通过hive支持来实现多表join等复杂操作）。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单，不支持 join 等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务。 HBase中支持的数据类型：byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点：
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下，可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层，数据存储结构就是在存储引擎层，数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能，所以存储引擎层是数据库的核心。另外，在数据库中数据是以表的形式存储，所以存储引擎也可以称为表类型。
HBase 的数据存储节点叫做 HRegionServer，每个 HRegionServer 管理很多个 HRegion，Region 是HBase你们数据管理的最小单元，不同的 Region 存放在不同的 HRegionServer 机器上。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL是Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库管理系统的统称。非关系型数据库不同于传统的关系型数据库，非关系型数据库对数据的存储不需要特定的模式，适用于大规模的数据存储。
Client写入 -> 存入MemStore，一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile，直至增长到一定阈值 -> 触发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后，逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后（默认10G），触发Split操作，把当前Region Split成2个Region，Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上
Hbase理论知识点概要 问题01：Hbase的功能与应用场景？ 功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02：Hbase有什么特点？ 分布式的，可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存，可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS，可以实现大数据 按列存储，基于列实现数据存储，灵活性更高 问题03：Hbase设计思想是什么？ 设计思想
hbase 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
导读：Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
最近看了好多粉丝的面试题，于是总结出关于HBase相关的面试题，今天分享给大家，认真阅读，记得收藏。
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎，本文尝试从数据模型和索引结构两个角度，分析这几个引擎的核心技术，并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
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