HBase與傳統關系資料庫的區別主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之。
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的（Oracle）行存儲和（Hbase）列存儲的區別。
主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。 2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢。
Ⅱ 為什麼說hbase是一個面向列的資料庫
在說HBase之前，我想再嘮叨幾句。做互聯網應用的哥們兒應該都清楚，互聯網應用這東西，你沒辦法預測你的系統什麼時候會被多少人訪問，你面臨的用戶到底有多少，說不定今天你的用戶還少，明天系統用戶就變多了，結果您的系統應付不過來了了，不幹了，這豈不是咱哥幾個的悲哀，說時髦點就叫「杯具啊」。
其實說白了，這些就是事先沒有認清楚互聯網應用什麼才是最重要的。從系統架構的角度來說，互聯網應用更加看重系統性能以及伸縮性，而傳統企業級應用都是比較看重數據完整性和數據安全性。那麼我們就來說說互聯網應用伸縮性這事兒.對於伸縮性這事兒，哥們兒我也寫了幾篇博文，想看的兄弟可以參考我以前的博文，對於web server,app server的伸縮性，我在這里先不說了，因為這部分的伸縮性相對來說比較容易一點，我主要來回顧一些一個慢慢變大的互聯網應用如何應對資料庫這一層的伸縮。
首先剛開始，人不多，壓力也不大,搞一台資料庫伺服器就搞定了，此時所有的東東都塞進一個Server里，包括web server,app server,db server,但是隨著人越來越多，系統壓力越來越多，這個時候可能你把web server,app server和db server分離了，好歹這樣可以應付一陣子，但是隨著用戶量的不斷增加，你會發現，資料庫這哥們不行了，速度老慢了，有時候還會宕掉，所以這個時候，你得給資料庫這哥們找幾個伴，這個時候Master-Salve就出現了，這個時候有一個Master Server專門負責接收寫操作，另外的幾個Salve Server專門進行讀取，這樣Master這哥們終於不抱怨了，總算讀寫分離了，壓力總算輕點了,這個時候其實主要是對讀取操作進行了水平擴張，通過增加多個Salve來克服查詢時CPU瓶頸。一般這樣下來，你的系統可以應付一定的壓力，但是隨著用戶數量的增多，壓力的不斷增加，你會發現Master server這哥們的寫壓力還是變的太大，沒辦法，這個時候怎麼辦呢？你就得切分啊，俗話說「只有切分了，才會有伸縮性嘛」，所以啊，這個時候只能分庫了，這也是我們常說的資料庫「垂直切分」，比如將一些不關聯的數據存放到不同的庫中，分開部署，這樣終於可以帶走一部分的讀取和寫入壓力了，Master又可以輕松一點了，但是隨著數據的不斷增多，你的資料庫表中的數據又變的非常的大，這樣查詢效率非常低，這個時候就需要進行「水平分區」了，比如通過將User表中的數據按照10W來劃分，這樣每張表不會超過10W了。
綜上所述，一般一個流行的web站點都會經歷一個從單台DB，到主從復制，到垂直分區再到水平分區的痛苦的過程。其實資料庫切分這事兒，看起來原理貌似很簡單，如果真正做起來，我想凡是sharding過資料庫的哥們兒都深受其苦啊。對於資料庫伸縮的文章，哥們兒可以看看後面的參考資料介紹。
好了，從上面的那一堆廢話中，我們也發現資料庫存儲水平擴張scale out是多麼痛苦的一件事情，不過幸好技術在進步，業界的其它弟兄也在努力，09年這一年出現了非常多的NoSQL資料庫，更准確的應該說是No relation資料庫，這些資料庫多數都會對非結構化的數據提供透明的水平擴張能力，大大減輕了哥們兒設計時候的壓力。下面我就拿Hbase這分布式列存儲系統來說說。
一 Hbase是個啥東東？
在說Hase是個啥傢伙之前，首先我們來看看兩個概念，面向行存儲和面向列存儲。面向行存儲，我相信大夥兒應該都清楚，我們熟悉的RDBMS就是此種類型的，面向行存儲的資料庫主要適合於事務性要求嚴格場合，或者說面向行存儲的存儲系統適合OLTP，但是根據CAP理論，傳統的RDBMS，為了實現強一致性，通過嚴格的ACID事務來進行同步，這就造成了系統的可用性和伸縮性方面大大折扣，而目前的很多NoSQL產品，包括Hbase，它們都是一種最終一致性的系統，它們為了高的可用性犧牲了一部分的一致性。好像，我上面說了面向列存儲，那麼到底什麼是面向列存儲呢？Hbase,Casandra,Bigtable都屬於面向列存儲的分布式存儲系統。看到這里，如果您不明白Hbase是個啥東東，不要緊，我再總結一下下：
Hbase是一個面向列存儲的分布式存儲系統，它的優點在於可以實現高性能的並發讀寫操作，同時Hbase還會對數據進行透明的切分，這樣就使得存儲本身具有了水平伸縮性。
二 Hbase數據模型
HBase,Cassandra的數據模型非常類似，他們的思想都是來源於Google的Bigtable，因此這三者的數據模型非常類似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase目前我沒發現。好了，廢話少說，我們來看看Hbase的數據模型到底是個啥東東。
在Hbase裡面有以下兩個主要的概念，Row key,Column Family，我們首先來看看Column family,Column family中文又名「列族」，Column family是在系統啟動之前預先定義好的，每一個Column Family都可以根據「限定符」有多個column.下面我們來舉個例子就會非常的清晰了。
假如系統中有一個User表，如果按照傳統的RDBMS的話，User表中的列是固定的，比如schema 定義了name,age,sex等屬性，User的屬性是不能動態增加的。但是如果採用列存儲系統，比如Hbase，那麼我們可以定義User表，然後定義info 列族，User的數據可以分為：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等，如果後來你又想增加另外的屬性，這樣很方便只需要info:newProperty就可以了。
也許前面的這個例子還不夠清晰，我們再舉個例子來解釋一下，熟悉SNS的朋友，應該都知道有好友Feed，一般設計Feed，我們都是按照「某人在某時做了標題為某某的事情」，但是同時一般我們也會預留一下關鍵字，比如有時候feed也許需要url，feed需要image屬性等，這樣來說，feed本身的屬性是不確定的，因此如果採用傳統的關系資料庫將非常麻煩，況且關系資料庫會造成一些為null的單元浪費，而列存儲就不會出現這個問題，在Hbase里，如果每一個column 單元沒有值，那麼是佔用空間的。下面我們通過兩張圖來形象的表示這種關系：
上圖是傳統的RDBMS設計的Feed表，我們可以看出feed有多少列是固定的，不能增加，並且為null的列浪費了空間。但是我們再看看下圖，下圖為Hbase，Cassandra,Bigtable的數據模型圖，從下圖可以看出，Feed表的列可以動態的增加，並且為空的列是不存儲的，這就大大節約了空間，關鍵是Feed這東西隨著系統的運行，各種各樣的Feed會出現，我們事先沒辦法預測有多少種Feed，那麼我們也就沒有辦法確定Feed表有多少列，因此Hbase,Cassandra,Bigtable的基於列存儲的數據模型就非常適合此場景。說到這里，採用Hbase的這種方式，還有一個非常重要的好處就是Feed會自動切分，當Feed表中的數據超過某一個閥值以後，Hbase會自動為我們切分數據，這樣的話，查詢就具有了伸縮性，而再加上Hbase的弱事務性的特性，對Hbase的寫入操作也將變得非常快。
上面說了Column family，那麼我之前說的Row key是啥東東，其實你可以理解row key為RDBMS中的某一個行的主鍵，但是因為Hbase不支持條件查詢以及Order by等查詢，因此Row key的設計就要根據你系統的查詢需求來設計了額。我還拿剛才那個Feed的列子來說，我們一般是查詢某個人最新的一些Feed，因此我們Feed的Row key可以有以下三個部分構成<userId><timestamp><feedId>，這樣以來當我們要查詢某個人的最進的Feed就可以指定Start Rowkey為<userId><0><0>，End Rowkey為<userId><Long.MAX_VALUE><Long.MAX_VALUE>來查詢了，同時因為Hbase中的記錄是按照rowkey來排序的，這樣就使得查詢變得非常快。
三 Hbase的優缺點
1 列的可以動態增加，並且列為空就不存儲數據,節省存儲空間.
2 Hbase自動切分數據，使得數據存儲自動具有水平scalability.
3 Hbase可以提供高並發讀寫操作的支持
Hbase的缺點：
1 不能支持條件查詢，只支持按照Row key來查詢.
2 暫時不能支持Master server的故障切換,當Master宕機後,整個存儲系統就會掛掉.
四.補充
1.數據類型，HBase只有簡單的字元類型，所有的類型都是交由用戶自己處理，它只保存字元串。而關系資料庫有豐富的類型和存儲方式。
2.數據操作：HBase只有很簡單的插入、查詢、刪除、清空等操作，表和表之間是分離的，沒有復雜的表和表之間的關系，而傳統資料庫通常有各式各樣的函數和連接操作。
3.存儲模式：HBase是基於列存儲的，每個列族都由幾個文件保存，不同的列族的文件時分離的。而傳統的關系型資料庫是基於表格結構和行模式保存的
4.數據維護，HBase的更新操作不應該叫更新，它實際上是插入了新的數據，而傳統資料庫是替換修改
5.可伸縮性，Hbase這類分布式資料庫就是為了這個目的而開發出來的，所以它能夠輕松增加或減少硬體的數量，並且對錯誤的兼容性比較高。而傳統資料庫通常需要增加中間層才能實現類似的功能
Ⅲ hbase和hive的差別是什麼，各自適用在什麼場景中
Hive和Hbase是兩種基於Hadoop的不同技術--Hive是一種類SQL的引擎，並且運行MapRece任務，Hbase是一種在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale資料庫。當然，這兩種工具是可以同時使用的。就像用Google來搜索，用FaceBook進行社交一樣，Hive可以用來進行統計查詢，HBase可以用來進行實時查詢，數據也可以從Hive寫到Hbase，設置再從Hbase寫回Hive
共同點：
1.hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層存儲
區別：
1.Hive是建立在Hadoop之上為了減少MapRece jobs編寫工作的批處理系統，HBase是為了支持彌補Hadoop對實時操作的缺陷的項目 。
2.想像你在操作RMDB資料庫，如果是全表掃描，就用Hive+Hadoop,如果是索引訪問，就用HBase+Hadoop 。
3.Hive query就是MapRece jobs可以從5分鍾到數小時不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
4.Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece，Hive中的表純邏輯，就只是表的定義等，即表的元數據。這樣就可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供完整的SQL查詢功能，並將SQL語句最終轉換為MapRece任務進行運行。
5.hive借用hadoop的MapRece來完成一些hive中的命令的執行
6.hbase是物理表，不是邏輯表，提供一個超大的內存hash表，搜索引擎通過它來存儲索引，方便查詢操作。
7.hbase是列存儲。
8.hdfs作為底層存儲，hdfs是存放文件的系統，而Hbase負責組織文件。
9.hive需要用到hdfs存儲文件，需要用到MapRece計算框架。
Ⅳ Hbase和傳統資料庫的區別
HBase與傳統關系資料庫的區別？
答：主要體現在以下幾個方面：1.數據類型。關系資料庫採用關系模型，具有豐富的數據類型和儲存方式。HBase則採用了更加簡單的數據模型，它把數據儲存為未經解釋的字元串，用戶可以把不同格式的結構化數據和非結構化數據都序列化成字元串保存到HBase中，用戶需要自己編寫程序把字元串解析成不同的數據類型。
2.數據操作。關系資料庫中包含了豐富的操作，如插入、刪除、更新、查詢等，其中會涉及復雜的多表連接，通常是藉助多個表之間的主外鍵關聯來實現的。HBase操作則不存在復雜的表與表之間的關系，只有簡單的插入、查詢、刪除、清空等，因為HBase在設計上就避免了復雜的表與表之間的關系，通常只採用單表的主鍵查詢，所以它無法實現像關系資料庫中那樣的表與表之間的連接操作。
3.存儲模式。關系資料庫是基於行模式存儲的，元祖或行會被連續地存儲在磁碟頁中。在讀取數據時，需要順序掃描每個元組，然後從中篩選出查詢所需要的屬性。如果每個元組只有少量屬性的值對於查詢是有用的，那麼基於行模式存儲就會浪費許多磁碟空間和內存帶寬。HBase是基於列存儲的，每個列族都由幾個文件保存，不同列族的文件是分離的，它的優點是：可以降低I/O開銷，支持大量並發用戶查詢，因為僅需要處理可以回答這些查詢的列，而不是處理與查詢無關的大量數據行；同一個列族中的數據會被一起進行壓縮，由於同一列族內的數據相似度較高，因此可以獲得較高的數據壓縮比。
4.數據索引。關系資料庫通常可以針對不同列構建復雜的多個索引，以提高數據訪問性能。與關系資料庫不同的是，HBase只有一個索引——行鍵，通過巧妙的設計，HBase中所有訪問方法，或者通過行鍵訪問，或者通過行鍵掃描，從而使整個系統不會慢下來。由於HBase位於Hadoop框架之上，因此可以使用Hadoop MapRece來快速、高效地生成索引表。
6.數據維護。在關系資料庫中，更新操作會用最新的當前值去替換記錄中原來的舊值，舊值被覆蓋後就不會存在。而在HBase中執行更新操作時，並不會刪除數據舊的版本，而是生成一個新的版本，舊有的版本仍舊保留。
7.可伸縮性。關系資料庫很難實現橫向擴展，縱向擴展的空間也比較有限。相反，HBase和BigTable這些分布式資料庫就是為了實現靈活的水平擴展而開發的，因此能夠輕易地通過在集群中增加或者減少硬體數量來實現性能的伸縮。
但是，相對於關系資料庫來說，HBase也有自身的局限性，如HBase不支持事務，因此無法實現跨行的原子性。
註：本來也想來問這個問題，然後復制一下的。結果找不到，只好自己手打了，麻煩復制拿去用的同學點下贊唄。
Ⅳ hbase資料庫存儲的特點有哪些
特點：（1）大：一個表可以有數十億行，上百萬列；
（2）無模式：每行都有一個可排序的主鍵和任意多的列，列可以根據需要動態的增加，同一張表中不同的行可以有截然不同的列；
（3）面向列：面向列（族）的存儲和許可權控制，列（族）獨立檢索；？
（4）稀疏：空（null）列並不佔用存儲空間，表可以設計的非常稀疏；
（5）數據多版本：每個單元中的數據可以有多個版本，默認情況下版本號自動分配，是單元格插入時的時間戳；
（6）數據類型單一：Hbase中的數據都是字元串，沒有類型。
Ⅵ 為什麼說HBase是列式資料庫
Hbase是一個面向列存儲的分布式存儲系統，它的優點在於可以實現高性能的並發讀寫操作，同時Hbase還會對數據進行透明的切分，這樣就使得存儲本身具有了水平伸縮性。
通常，順序讀取數據要比隨機訪問更快。而且，硬碟定址時間的提升比起CPU速度的進步要慢得多 (參看摩爾定律)，在使用硬碟作為存儲媒介的系統上這種情況很可能還會持續一段時間。
下面簡單羅列了一些選擇行資料庫還是列資料庫的權衡依據。當然，如果能夠把數據全放在內存中，那麼使用內存資料庫性能會更好。
特點：
因為硬碟定址時間相較於計算機上其他部件的運行速度來說不是一般的慢，所以常用相同工作負載下的硬碟訪問性能來比較行資料庫和列資料庫。
在只需要根據某幾列來聚合數據的時候按列的數據組織方式更有效。因為這樣只需要讀取一部分數據，要比讀取全部數據更快。
當只需要修改某一列值的時候按列的數據組織方式更有效。因為可以直接找到某列數據並改，而與行中的其他列無關。
Ⅶ 傳統的行存儲和（HBase）列存儲的區別
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的(Oracle)行存儲和（Hbase）列存儲的區別
這里寫圖片描a
1、數據是按行存儲的
2、沒有索引的查詢使用大量I/O
3、建立索引和物化視圖需要花費大量時間和資源
4、面對查詢的需求，資料庫必須被大量膨脹才能滿足性能需求
這里寫圖片描述
1、數據按列存儲–每一列單獨存放
2、數據即是索引
3、只訪問查詢涉及的列–大量降低系統IO
4、每一列由一個線索來處理–查詢的並發處理
5、數據類型一致，數據特徵相似–高效壓縮
Ⅷ 談談hive 和 hbase 的區別
Apache HBase是運行於HDFS頂層的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非關系型的資料庫)資料庫系統。區別於Hive，HBase具備隨即讀寫功能，是一種面向列的資料庫。HBase以表的形式存儲數據，表由行和列組成，列劃分為若干個列簇(row family)。例如：一個消息列簇包含了發送者、接受者、發送日期、消息標題以及消息內容。每一對鍵值在HBase會被定義為一個Cell，其中，鍵由row-key(行鍵)，列簇，列，時間戳構成。而在HBase中每一行代表由行鍵標識的鍵值映射組合。Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用伺服器，來增加計算和存儲能力。
Ⅸ 從架構和功能層次說明hbase與hive的區別
共同點：
1.hbase與hive都是架構在hadoop之上的。都是用hadoop作為底層存儲
區別：
2.Hive是建立在Hadoop之上為了減少MapRece jobs編寫工作的批處理系統，HBase是為了支持彌補Hadoop對實時操作的缺陷的項目 。
3.想像你在操作RMDB資料庫，如果是全表掃描，就用Hive+Hadoop,如果是索引訪問，就用HBase+Hadoop 。
4.Hive query就是MapRece jobs可以從5分鍾到數小時不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
5.Hive本身不存儲和計算數據，它完全依賴於HDFS和MapRece，Hive中的表純邏輯。
6.hive借用hadoop的MapRece來完成一些hive中的命令的執行
7.hbase是物理表，不是邏輯表，提供一個超大的內存hash表，搜索引擎通過它來存儲索引，方便查詢操作。
8.hbase是列存儲。
9.hdfs作為底層存儲，hdfs是存放文件的系統，而Hbase負責組織文件。
10.hive需要用到hdfs存儲文件，需要用到MapRece計算框架。
Ⅹ HBase數據到底是怎麼存儲的
每個列簇對應HDFS中的一個單獨文件，hbase不是按行存儲，你想一行有多列族的情況下，就會把數據存在多個文件下，按行存儲的意思，是會把行數據存在一個文件中，所以hbase是按列存儲的。
應該說hbase和傳統關系型資料庫還是有些相似的地方，起碼在hfile中hbase列族下一行的列是相鄰存儲的，這點跟傳統關系型資料庫應該是類似的。