『壹』 Hbase與HDFS是個什麼關系
他們的關系是：hbase是一個內存資料庫，而hdfs是一個存儲空間；是物品和房子的關系。
hdfs只是一個存儲空間，他的完整名字是分布式文件系統。從名字可知他的作用了。
hbase是一個內存資料庫，簡單點說hbase把表啊什麼的存在hdfs上。
『貳』 Hbase與HDFS是什麼關系
HDFS是GFS的一種實現，他的完整名字是分布式文件系統，類似於FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統。
(2)分布式存儲系統和hbase擴展閱讀：
Hadoop 中各模塊的作用：
1、Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
2、Hadoop MapRece為HBase提供了高性能的計算能力。
3、Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。
4、Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變得非常簡單。
5、Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS（關系型資料庫）數據導入功能，使得傳統資料庫數據向HBase中遷移變得非常方便。
『叄』 HBase+Spring Boot實戰分布式文件存儲
這里網頁鏈接
『肆』 分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。
分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop
distributed
file
system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。
其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
『伍』 HBase是什麼呢，都有哪些特點呢
Hbase是一種Nosql資料庫，這意味著它不像傳統的RDBMS資料庫那樣支持SQL作為查詢語言。Hbase是一種分布式存儲的資料庫，技術上來講，它更像是分布式存儲而不是分布式資料庫，它缺少很多RDBMS系統的特性，比如列類型，輔助索引，觸發器，和高級查詢語言等待
那Hbase有什麼特性呢？如下：
強讀寫一致，但是不是「最終一致性」的數據存儲，這使得它非常適合高速的計算聚合
自動分片，通過Region分散在集群中，當行數增長的時候，Region也會自動的切分和再分配
自動的故障轉移
Hadoop/HDFS集成，和HDFS開箱即用，不用太麻煩的銜接
豐富的「簡潔，高效」API，Thrift/REST API，Java API
塊緩存，布隆過濾器，可以高效的列查詢優化
操作管理，Hbase提供了內置的web界面來操作，還可以監控JMX指標
首先資料庫量要足夠多，如果有十億及百億行數據，那麼Hbase是一個很好的選項，如果只有幾百萬行甚至不到的數據量，RDBMS是一個很好的選擇。因為數據量小的話，真正能工作的機器量少，剩餘的機器都處於空閑的狀態
其次，如果你不需要輔助索引，靜態類型的列，事務等特性，一個已經用RDBMS的系統想要切換到Hbase，則需要重新設計系統。
最後，保證硬體資源足夠，每個HDFS集群在少於5個節點的時候，都不能表現的很好。因為HDFS默認的復制數量是3，再加上一個NameNode。
存儲業務數據:車輛GPS信息，司機點位信息，用戶操作信息，設備訪問信息。。。
存儲日誌數據:架構監控數據（登錄日誌，中間件訪問日誌，推送日誌，簡訊郵件發送記錄。。。），業務操作日誌信息
存儲業務附件：UDFS系統存儲圖像，視頻，文檔等附件信息
什麼時候用Hbase？
Hbase不適合解決所有的問題：
Hbase在單機環境也能運行，但是請在開發環境的時候使用。
內部應用
不過在公司使用的時候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API會導致訪問不可監控，影響系統穩定性，以致於版本升級的不可控。
HFile
HFile是Hbase在HDFS中存儲數據的格式，它包含多層的索引，這樣在Hbase檢索數據的時候就不用完全的載入整個文件。索引的大小(keys的大小，數據量的大小)影響block的大小，在大數據集的情況下，block的大小設置為每個RegionServer 1GB也是常見的。
探討資料庫的數據存儲方式，其實就是探討數據如何在磁碟上進行有效的組織。因為我們通常以如何高效讀取和消費數據為目的，而不是數據存儲本身。
Hfile生成方式
起初，HFile中並沒有任何Block，數據還存在於MemStore中。
Flush發生時，創建HFile Writer，第一個空的Data Block出現，初始化後的Data Block中為Header部分預留了空間，Header部分用來存放一個Data Block的元數據信息。
而後，位於MemStore中的KeyValues被一個個append到位於內存中的第一個Data Block中：
註：如果配置了Data Block Encoding，則會在Append KeyValue的時候進行同步編碼，編碼後的數據不再是單純的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase為了降低KeyValue結構性膨脹而提供的內部編碼機制。
『陸』 MapRece 與 HBase 的關系
MapRece與HBase沒有關系：
MapRece：
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集的並行運算。概念"Map"和"Rece"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。
HBase：
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，該技術來源於 Fay Chang 所撰寫的Google論文「Bigtable：一個結構化數據的分布式存儲系統」。
就像Bigtable利用了Google文件系統所提供的分布式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似於Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。
(6)分布式存儲系統和hbase擴展閱讀：
MapRece集群中使用大量的低端伺服器，因此，節點硬體失效和軟體出錯是常態，因而一個良好設計、具有高容錯性的並行計算系統不能因為節點 失效而影響計算服務的質量。
任何節點失效都不應當導致結果的不一致或不確定性；任何一個節點失效時，其他節點要能夠無縫接管失效節點的計算任務；當失效節 點恢復後應能自動無縫加入集群，而不需要管理員人工進行系統配置。
MapRece並行計算軟體框架使用了多種有效的錯誤檢測和恢復機制，如節點自動重 啟技術，使集群和計算框架具有對付節點失效的健壯性，能有效處理失效節點的檢測和恢復。
『柒』 儲存框架HBase是啥
分布式資料庫系統
『捌』 Hbase和傳統資料庫的區別
1.hadoop是分布式平台,就把計算和存儲都由hadoop自動調節分布到接入的計算機單元中
2.hbase是hadoop上實現的kv資料庫
3.hbase+hadoop無需再與mysql搭配了,
而且kv資料庫與傳統關系資料庫區別很大
4.hadoop+hbase是分布式計算與分布式資料庫存儲...
『玖』 資料庫與hadoop與分布式文件系統的區別和聯系
1. 用向外擴展代替向上擴展
擴展商用關系型資料庫的代價是非常昂貴的。它們的設計更容易向上擴展。要運行一個更大
的資料庫，就需要買一個更大的機器。事實上，往往會看到伺服器廠商在市場上將其昂貴的高端機
標稱為「資料庫級的伺服器」。不過有時可能需要處理更大的數據集，卻找不到一個足夠大的機器。
更重要的是，高端的機器對於許多應用並不經濟。例如，性能4倍於標准PC的機器，其成本將大大
超過將同樣的4台PC放在一個集群中。Hadoop的設計就是為了能夠在商用PC集群上實現向外擴展
的架構。添加更多的資源，對於Hadoop集群就是增加更多的機器。一個Hadoop集群的標配是十至
數百台計算機。事實上，如果不是為了開發目的，沒有理由在單個伺服器上運行Hadoop。
2. 用鍵/值對代替關系表
關系資料庫的一個基本原則是讓數據按某種模式存放在具有關系型數據結構的表中。雖然關
系模型具有大量形式化的屬性，但是許多當前的應用所處理的數據類型並不能很好地適合這個模
型。文本、圖片和XML文件是最典型的例子。此外，大型數據集往往是非結構化或半結構化的。
Hadoop使用鍵/值對作為基本數據單元，可足夠靈活地處理較少結構化的數據類型。在hadoop中，
數據的來源可以有任何形式，但最終會轉化為鍵/值對以供處理。
3. 用函數式編程（MapRece）代替聲明式查詢（SQL ）
SQL 從根本上說是一個高級聲明式語言。查詢數據的手段是，聲明想要的查詢結果並讓資料庫引擎
判定如何獲取數據。在MapRece中，實際的數據處理步驟是由你指定的，它很類似於SQL
引擎的一個執行計劃。SQL 使用查詢語句，而MapRece則使用腳本和代碼。利用MapRece可
以用比SQL 查詢更為一般化的數據處理方式。例如，你可以建立復雜的數據統計模型，或者改變
圖像數據的格式。而SQL 就不能很好地適應這些任務。
4.
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，
可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元
組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。
分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部
實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。