数据库
hbase是关系型数据库吗?
一、hbase是关系型数据库吗?
HBase不是关系型数据库,也不支持SQL,但是他有自己的特长,这是RDBMS不能处理的,HBase巧妙的将稀疏的表放在商用的服务器的集群上。
HBase 是Google Bigtable 的开源实现,与Google Bigtable利用GFS作为文件存储系统类似,HBase利用Hadoop HDFS 作为文件存储系统,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的海量数据,Google Bigtable 利用Chubby作为协同服务。HBase利用Zookepper作为对应。
二、hbase与关系型数据库的区别?
1、数据类型:
HBase不仅仅只保存简单的字符串类型,它的类型相对较少。关系型数据库有着丰富的类型选择:int,sting,double等等和存储方式。
2、数据操作:
HBase只有简单的插入、查询、删除、清空等操作,表和表之间是没有分离的。关系型数据库有多种的连接操作。
3、存储模式:
HBase是基于列存储的,关系型数据库(RDBMS)是基于行模式的存储,表格结构的存储。
4、数据维护:
HBase的更新操作实际上是插入了数据,关系型数据库是替换修改。
5、可伸缩性:
HBase兼容性比较高,关系型数据库就需要通过中间层才能实现类似的功能。
三、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。
四、hbase是非关系型数据库,是面向列的?
hbase是非关系型数据库,而且它是基于列的而不是基于行的模式。
hbase 全称Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。
hbase利用hadoop hdfs作为其文件存储系统,利用hadoop。
MapReduce来处理hbase中的海量数据、利用zookeeper作为其分布式协同服务。
五、非关系型数据库Mongodb和Hbase的区别?
1、Mongodb是文档型数据库,hbase是列式数据库;
2、Mongodb 主键是“_id”,hbase的主键就是row key;
3、Mongodb支持二级索引,而hbase本身不支持二级索引;
4、Mongodb支持集合查找,正则查找,范围查找,支持skip和limit等等,是最像mysql的nosql数据库,而hbase只支持三种查找:通过单个row key访问,通过row key的range,全表扫描;
六、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。
七、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。
八、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”。
九、hbase和hadoop的关系?
作为大数据主流的框架之一,Hadoop的发展已经进入稳定成熟阶段,针对于大数据处理各个环节当中的问题,都有相应的解决方案,也因此形成了完整的Hadoop生态,其中各个组件的配合,共同完成大数据处理任务。今天我们就主要来聊聊Hadoop和Hbase的关系,详细介绍一下Hadoop Hbase相关的知识。
Hbase,其实是Hadoop Database的简称,本质上来说就是Hadoop系统的数据库,为Hadoop框架当中的结构化数据提供存储服务,是面向列的分布式数据库。这一点与HDFS是不一样的,HDFS是分布式文件系统,管理的是存放在多个硬盘上的数据文件,而Hbase管理的是类似于key—value映射的表。
十、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。
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