北大青鸟设计培训：Hbase知识点总结？

hbase概念:  非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable  高宽厚表  作用:  为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

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能干什么:  存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。

sql:  结构化查询语言  nosql:  非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

非关系型数据库--列存储(hbase)  非关系型数据库--文档存储(MongoDB)  非关系型数据库--内存式存储(redis)  非关系型数据库--图形模型(graph)  hive和hbase区别?  Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。

其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

hbase运行方式:  standalonedistrubited  单节点和伪分布式?  单节点:单独的进程运行在同一台机器上  hbase应用场景:  存储海量数据低延迟查询数据  hbase表由多行组成  hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

NoSQL与hbase是什么关系

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

如何快速搭建HBase分布式NoSQL数据库

像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和

Riak这些NoSQL缺乏传统的原子事务机制，所谓原子事务机制是可以保证一系列写操作要么全部完成，要么全部不会完成，不会发生只完成一系列中一两个

写操作;因为数据库不提供这种事务机制支持，开发者需要自己编写代码来确保一系列写操作的事务机制，比较复杂和测试。

这些NoSQL数据库不提供事务机制原因在于其分布式特点，一系列写操作中访问的数据可能位于不同的分区服务器，这样的事务就变成分布式事务，在分

布式事务中实现原子性需要彼此协调，而协调是耗费时间的，每台机器在一个大事务过程中必须依次确认，这就需要一种协议确保一个事务中没有任何一台机器写操

作失败。

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