Hbase入门

简介

HBase是一个构建在HDFS之上的，分布式的，面向列的开源数据库，由Google BigTable的开源
实现，它主要用于存储海量数据，是Hadoop生态系统中的重要一员。

HBase的优势

成熟

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  1. 社区成熟
  2. 理论充分经过实践
  3. 丰富的工具支持

高效

  1. 将随机读写转化为顺序读写，适应高并发写入
  2. 均衡效果好读写性能和机器数保持线性相关
  3. 行中没有保存数据的列不占存储空间

分布式特性

  1. 基于HDFS、Zookeeper
  2. 一致性、可用性、分区容忍性
  3. 大数据存储
  4. 易扩展

HBase的特点

  1. 大：一个表可以有数十亿行，上百万列
  2. 面向列：面向列（族）的存储和权限访问，列（族）独立索引
  3. 稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。
  4. 数据类型单一：HBase中的数据类型都是字符串（string）
  5. 无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列

HBase和RDBMS的区别

  1. 数据类型：HBase中的数据都是字符串类型（String）
  2. 数据操作：HBase只有普通的增、删、改、查等操作，没有表之间的关联查询，如果想进行关联查询的话，可以自己写MapReduce
  3. 存储模式：HBase是基于列式存储的，而RDBMS是基于行式存储的
  4. 应用场景：HBase适合存储大量数据，查询效率极高,HBase自带索引，即使是在上亿的数据中，也可以保证查询数据在毫秒以内。

HBase与HIVE的区别

转载自：https://www.cnblogs.com/justinzhang/p/4273470.html

  1. 两者分别是什么？

    Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。

    Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。例如，“message”列簇可能包含：“to”, ”from” “date”, “subject”, 和”body”. 每一个 key/value对在Hbase中被定义为一个cell，每一个key由row-key，列簇、列和时间戳。在Hbase中，行是key/value映射的集合，这个映射通过row-key来唯一标识。Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。

  2. 两者的特点
    Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。运行Hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。分区允许在数据集上运行过滤查询，这些数据集存储在不同的文件夹内，查询的时候只遍历指定文件夹（分区）中的数据。这种机制可以用来，例如，只处理在某一个时间范围内的文件，只要这些文件名中包括了时间格式。

    HBase通过存储key/value来工作。它支持四种主要的操作：增加或者更新行，查看一个范围内的cell，获取指定的行，删除指定的行、列或者是列的版本。版本信息用来获取历史数据（每一行的历史数据可以被删除，然后通过Hbase compactions就可以释放出空间）。虽然HBase包括表格，但是schema仅仅被表格和列簇所要求，列不需要schema。Hbase的表格包括增加/计数功能。

  3. 限制
    Hive目前不支持更新操作。另外，由于hive在hadoop上运行批量操作，它需要花费很长的时间，通常是几分钟到几个小时才可以获取到查询的结果。Hive必须提供预先定义好的schema将文件和目录映射到列，并且Hive与ACID不兼容。

    HBase查询是通过特定的语言来编写的，这种语言需要重新学习。类SQL的功能可以通过Apache Phonenix实现，但这是以必须提供schema为代价的。另外，Hbase也并不是兼容所有的ACID特性，虽然它支持某些特性。最后但不是最重要的--为了运行Hbase，Zookeeper是必须的，zookeeper是一个用来进行分布式协调的服务，这些服务包括配置服务，维护元信息和命名空间服务。

  4. 应用场景
    Hive适合用来对一段时间内的数据进行分析查询，例如，用来计算趋势或者网站的日志。Hive不应该用来进行实时的查询。因为它需要很长时间才可以返回结果。

    Hbase非常适合用来进行大数据的实时查询。Facebook用Hbase进行消息和实时的分析。它也可以用来统计Facebook的连接数。

  5. 总结
    Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写回Hive。

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