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。
在前面的文章里，介绍过 HBase 的入门操作知识，但对于正考虑将 HBase 用于生产系统的项目来说还是远远不够。
一般在对 HBase 做选型之前，还需要学习一些它的架构原理、弹性扩展及可靠性方面的知识。本文来自笔者此前对 HBase 做的学习概括，可方便于对 HBase 的技术全景进行快速的掌握。
HBase是大数据NoSQL领域里非常重要的分布式KV数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式存储系统，目前国内知名公司都有在大规模使用，社区也非常活跃。本文就是学习HBase的敲门砖，主要从以下几个方面解读HBase。
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
{row, column, version}元组就是一个HBase中的一个 cell。
谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！
上一篇文章，我们将用户的购物数据用Hive进行了非实时的大数据分析，并为他们打上了标签，某些同学喜欢衣服，某些同喜欢汽车。那这些标签数据究竟存到了哪里，标签数据是否永远保存，这些标签数据是否能够不断更新？
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点。
首先提前祝大家中秋快乐，今天我们分享的文章来自云栖大会嘉宾：阿里云专家 封神的分享
近日了解到 Kafka 正在酝酿重大更新，可能会提供自管理的元数据仲裁机制以消除对 Zookeeper 的依赖，社区呼吁也相当强烈。那么一般而言 Zookeeper 在分布式系统中扮演什么角色？目前 Zookeeper 都应用在哪些分布式架构中？本文从 Zookeeper 可以聊起，盘点那些离不开 Zookeeper 的分布式技术架构！
随着客户上云的加快，客户越来越希望直接采用云上的数据库系统支撑业务发展，作为服务商来讲，了解云上的数据库的应用场景及常见特性成为必然。否则，将出现与客户交流困难，影响项目成效的麻烦事。今天我们讲五种常见的云数据库，这些内容也是在与客户沟通交流中的常见问题。
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
在5、6年前，我们就希望能用分布式存储和分布式数据库来替代集中存储，觉得分布式廉价，而且高可靠。
一、hbase应用场景 海量数据存储，上百亿行×上百万列，关系型数据库一般最多30个列，单表五百万 准实时查询，上百亿行×上百万列情况百毫秒 上百万行数据没必要放在hbase 举例说明实际业务场景中的应用：交通GPS信息、移动电话信息、金融、电商 二、hbase的特点 容量大：hbase单表可以百亿行、百万列，数据矩阵横向和纵向亮给维度所支持的数据两级都非常具有弹性； 面向列：hbase是面向列的存储和权限控制，并支持独立检索。列式存储，其数据在表中是按照某列存储的，这样在查询只需要少数几个字段的时候，能大
个推作为专业的数据智能服务商，在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求，为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。
分布式实时消息队列Kafka（一） 知识点01：课程回顾 Hbase是什么？ 分布式基于内存按列存储NoSQL数据库，用于实时、随机读写大量的数据 Hbase的设计思想是什么？ 冷热数据分离 热数据：大概可能被使用的数据，新产生的数据 写入内存 冷数据：小概率被读取的数据，产生一段时间的数据 写入磁盘 什么是列族，为什么要设计列族？ 列族就是对列进行分组存储 Hbase是一个按列存储的数据库，每张表可以存储上百万列 如果对列做了分组，加快数据读取的速度 Hbase
之前的系列文章当中，已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库，今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中，与Hadoop生态紧密相关，也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始，来讲讲Hbase。
摘要：第九届中国数据库技术大会，阿里巴巴技术专家孟庆义对阿里HBase的数据管道设施实践与演进进行了讲解。主要从数据导入场景、 HBase Bulkload功能、HImporter系统、数据导出场景、HExporter系统这些部分进行了讲述。
近日，Pinterest 品趣志的工程团队最近公布了弃用 HBase 集群的流程规划，理由是该方案基础设施建设与维护成本过高、HBase 专业人才难寻以及产品功能不足。而随着 Pinterest 也转向 Druid/StarRocks、Goku、KVStore、TiDB 等数据库技术，技术社区开始质疑在 Hadoop 和 HDFS 之上运行非关系数据库的作法是否正迅速衰落。
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有 可靠、高效、可伸缩的特点。
前面几章说了 腾讯云大数据技术介绍，分别介绍了：大数据的存储，大数据的使用，和 实时并发数据处理。这是一套完整的体系，需要综合的来运用才能体现出商业化的最大价值。
Cassandra HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree，维护集群节点间的数据一致性 单节点，无复制，强一致性 可用性 1，基于Consistent Hash相邻节点复制数据，数据存在于多个节点，无单点故障。 2，某节点宕机，hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 h
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、稀疏的分布式存储系统，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。
经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包括了多个子项目，除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop生态系统还包括要ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Ambari等功能组件。
点赞之后，上一篇传送门： https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
最近在学习用户画像相关知识，对于大数据刚入门看到文章和书籍上一堆框架一脸懵逼。本文主要介绍下大数据使用的一些框架，对他们有个基本的了解，便于以后项目使用选型。
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
（1）Redis 分布式缓存，基于内存，强调缓存，支持数据持久化，支持事务操作，NoSQL 类型的Key/vale数据库，同时支持List、Set等更丰富的类型。 （2）hbase HBase是建立在HDFS之上,提供高可靠性的列存储，实时读写的数据库系统。它介于Nosql和关系型数据库之间，仅通过主键和主键的range来检索数据，仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
在大数据时代，基于大数据技术的职位更有钱途，因此成为很多人的职业首选。在大数据技术中，大家常常听到 Hadoop，很多刚开始接触的人会问，什么是 Hadoop？它有什么作用？下面笔者就跟大家唠叨唠叨。
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
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分析：Hadoop的核心组件分为：HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统）
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。
首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。
HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库，能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的，分布式的，多版本的，面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。 HBase特性： 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现，其相互对应如下： Google HBase 文件存储系统 GFS
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RaU9EfHR-1617011887969)(20210329_分布式实时消息队列Kafka（一）.assets/image-20210328152502315.png)]
随着大数据时代的发展，诞生了一大批大数据时代下的新数据库产品，如今MongoDB、Redis、HBase这些NoSQL数据库已经成为了互联网开发的新标配，SQL一统江湖的时代不复存在了。
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
本文介绍了大数据关键技术分析，包括Hadoop、HBase、MapReduce、Pig、Hive等框架及其应用。Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本等优点。通过使用这些技术，企业可以高效地进行数据存储和处理，提升数据分析的效率，降低成本。
现如今大量的中小型公司并没有大规模的数据，如果一家公司的数据量超过100T，且能通过数据产生新的价值，基本可以说是大数据公司了 。起初，一个创业公司的基本思路就是首先架构一个或者几个ECS，后面加入MySQL,如果有图片需求还可加入磁盘，该架构的基本能力包括事务、存储、索引和计算力。随着公司的慢慢发展，数据量在不断地增大，其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求，只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES，再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
建议每小时或者每天备份，如果数据极其重要，可以5~10分钟备份一次。备份可以通过定时任务复制元数据目录即可。
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