Hbase数据库介绍？

一、Hbase数据库介绍？

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。

二、finebi是否支持连接hbase数据库？

是的。

finebi是支持连接hbase数据库的。

FineBI提供的方法是通过phoenix连接hbase。

Hbase作为大数据平台的重要组成部分，在数据存储方面起到了至关重要的作用，因此BI连接Hbase也是必不可少的功能之一。

Hbase 数据连接成功后，添加实时 SQL 数据集并制作自助数据集时，暂不支持数据库表中带有小写和特殊符号（如“.”)的字段名。

三、spark怎么从hbase数据库当中创建rdd？

val hbaseData = hBaseRDD.map ( result => {

//获取rowkey

val rowkey = Bytes.toString(result._2.getRow)

//通过列族和列名获取列

val typeId = Bytes.toString(result._2.getValue(Bytes.toBytes("列簇名"),Bytes.toBytes("字段名")))

val typeValue = Bytes.toString(result._2.getValue(Bytes.toBytes("TA"),Bytes.toBytes("value")))

(rowkey,typeValue)

}).toDF("rowkey","typeValue")

hbaseData.registerTempTable("table")

val frame = sqlContext.sql("select * from table".stripMargin).show()

四、Java连接HBase数据库，实现高效数据存储和查询

在当今大数据时代，数据的存储和查询效率是企业和个人必须重视的问题。HBase作为一种高可扩展、面向列的NoSQL数据库，能够满足大规模数据存储和高并发查询的需求。而Java作为一种使用广泛且强大的编程语言，提供了许多便捷的API接口用于连接HBase数据库。

什么是HBase

HBase是Apache Hadoop项目的一部分，是一种开源的分布式、面向列的NoSQL数据库。它基于Google的Bigtable论文，被设计用于大规模数据的存储和实时查询。HBase的特点包括水平扩展、高可用性、强一致性和快速查询。

为什么选择Java连接HBase

Java作为一种静态类型、面向对象的语言，能够更加高效地处理数据和连接数据库。Java提供的丰富的类库和API接口使得连接HBase变得简单、灵活，并且能够提供高性能的存储和查询能力。

Java连接HBase的步骤

1. 引入HBase的Java API库：在Java项目中，需要引入HBase的Java API库，以便能够使用HBase提供的接口。
2. 创建HBase配置对象：通过HBaseConfiguration类创建HBase的配置对象，设置连接HBase所需要的配置信息，如ZooKeeper的地址、HBase的服务器地址等。
3. 创建HBase连接对象：通过ConnectionFactory类创建HBase的连接对象，使用前面创建的HBase配置对象进行连接。
4. 创建HBase表对象：通过Connection类的getTable方法创建HBase的表对象，指定要操作的表的名称。
5. 执行HBase操作：通过表对象调用相应的方法，如put（插入数据）、get（查询数据）、delete（删除数据）等，实现对HBase数据库的数据操作。
6. 关闭HBase连接：在操作完成后，需要关闭HBase连接，释放资源。

Java连接HBase的代码示例

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBaseExample {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 创建HBase配置对象
            Configuration config = HBaseConfiguration.create();
            config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
            config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");

            // 创建HBase连接对象
            Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(config);

            // 创建HBase表对象
            Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("tableName"));

            // 插入数据
            Put put = new Put(Bytes.toBytes("rowkey"));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("qualifier"), Bytes.toBytes("value"));
            table.put(put);

            // 查询数据
            Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowkey"));
            Result result = table.get(get);
            byte[] value = result.getValue(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("qualifier"));
            System.out.println(Bytes.toString(value));

            // 关闭HBase连接
            table.close();
            conn.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

总结

Java连接HBase数据库可以实现高效的数据存储和查询。通过Java提供的API接口，我们可以方便地进行数据库连接、数据插入、查询等操作。这使得我们能够利用HBase的高可扩展性和面向列的特点，实现大规模数据的快速存储和高并发查询。同时，Java作为一种使用广泛的编程语言，有着丰富的类库和开发资源，能够提供更加便捷和灵活的开发环境。

感谢您阅读本文，希望通过本文能够帮助您更好地了解和使用Java连接HBase数据库，实现高效数据存储和查询。

五、hbase是列式数据库吗？

hbase不是列式数据库。

列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。

相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于小批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。

HBase 既不像行式存储，又不像列式存储。它其实更像是面向列族的存储数据库。

六、hbase支持怎样的数据库？

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。 Hbase与HDFS的性质和属性。 1、Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。 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；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。

2、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。 Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。

七、hbase和pg数据库区别？

Pg数据库标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。

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”。

八、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 MapReduce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。

注：本来也想来问这个问题，然后复制一下的。结果找不到，只好自己手打了，麻烦复制拿去用的同学点下赞呗。

九、hbase与mpp数据库的区别？

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”。

mpp数据库

大规模并行分析（MPP）数据库（Analytical Massively Parallel Processing (MPP) Databases）是针对分析工作负载进行了优化的数据库：聚合和处理大型数据集。MPP数据库往往是列式的，因此MPP数据库通常将每一列存储为一个对象，而不是将表中的每一行存储为一个对象（事务数据库的功能）。这种体系结构使复杂的分析查询可以更快，更有效地处理。

十、hbase是还是组件数据库？

HBase – Hadoop Database，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。

与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，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；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。