HBase与传统关系数据库的区别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。
列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。
按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
传统的（Oracle）行存储和（Hbase）列存储的区别。
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。
Ⅱ 为什么说hbase是一个面向列的数据库
在说HBase之前，我想再唠叨几句。做互联网应用的哥们儿应该都清楚，互联网应用这东西，你没办法预测你的系统什么时候会被多少人访问，你面临的用户到底有多少，说不定今天你的用户还少，明天系统用户就变多了，结果您的系统应付不过来了了，不干了，这岂不是咱哥几个的悲哀，说时髦点就叫“杯具啊”。
其实说白了，这些就是事先没有认清楚互联网应用什么才是最重要的。从系统架构的角度来说，互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性，而传统企业级应用都是比较看重数据完整性和数据安全性。那么我们就来说说互联网应用伸缩性这事儿.对于伸缩性这事儿，哥们儿我也写了几篇博文，想看的兄弟可以参考我以前的博文，对于web server,app server的伸缩性，我在这里先不说了，因为这部分的伸缩性相对来说比较容易一点，我主要来回顾一些一个慢慢变大的互联网应用如何应对数据库这一层的伸缩。
首先刚开始，人不多，压力也不大,搞一台数据库服务器就搞定了，此时所有的东东都塞进一个Server里，包括web server,app server,db server,但是随着人越来越多，系统压力越来越多，这个时候可能你把web server,app server和db server分离了，好歹这样可以应付一阵子，但是随着用户量的不断增加，你会发现，数据库这哥们不行了，速度老慢了，有时候还会宕掉，所以这个时候，你得给数据库这哥们找几个伴，这个时候Master-Salve就出现了，这个时候有一个Master Server专门负责接收写操作，另外的几个Salve Server专门进行读取，这样Master这哥们终于不抱怨了，总算读写分离了，压力总算轻点了,这个时候其实主要是对读取操作进行了水平扩张，通过增加多个Salve来克服查询时CPU瓶颈。一般这样下来，你的系统可以应付一定的压力，但是随着用户数量的增多，压力的不断增加，你会发现Master server这哥们的写压力还是变的太大，没办法，这个时候怎么办呢？你就得切分啊，俗话说“只有切分了，才会有伸缩性嘛”，所以啊，这个时候只能分库了，这也是我们常说的数据库“垂直切分”，比如将一些不关联的数据存放到不同的库中，分开部署，这样终于可以带走一部分的读取和写入压力了，Master又可以轻松一点了，但是随着数据的不断增多，你的数据库表中的数据又变的非常的大，这样查询效率非常低，这个时候就需要进行“水平分区”了，比如通过将User表中的数据按照10W来划分，这样每张表不会超过10W了。
综上所述，一般一个流行的web站点都会经历一个从单台DB，到主从复制，到垂直分区再到水平分区的痛苦的过程。其实数据库切分这事儿，看起来原理貌似很简单，如果真正做起来，我想凡是sharding过数据库的哥们儿都深受其苦啊。对于数据库伸缩的文章，哥们儿可以看看后面的参考资料介绍。
好了，从上面的那一堆废话中，我们也发现数据库存储水平扩张scale out是多么痛苦的一件事情，不过幸好技术在进步，业界的其它弟兄也在努力，09年这一年出现了非常多的NoSQL数据库，更准确的应该说是No relation数据库，这些数据库多数都会对非结构化的数据提供透明的水平扩张能力，大大减轻了哥们儿设计时候的压力。下面我就拿Hbase这分布式列存储系统来说说。
一 Hbase是个啥东东？
在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个概念，面向行存储和面向列存储。面向行存储，我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的，面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP，但是根据CAP理论，传统的RDBMS，为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣，而目前的很多NoSQL产品，包括Hbase，它们都是一种最终一致性的系统，它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像，我上面说了面向列存储，那么到底什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。看到这里，如果您不明白Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下：
Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。
二 Hbase数据模型
HBase,Cassandra的数据模型非常类似，他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型非常类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase目前我没发现。好了，废话少说，我们来看看Hbase的数据模型到底是个啥东东。
在Hbase里面有以下两个主要的概念，Row key,Column Family，我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”，Column family是在系统启动之前预先定义好的，每一个Column Family都可以根据“限定符”有多个column.下面我们来举个例子就会非常的清晰了。
假如系统中有一个User表，如果按照传统的RDBMS的话，User表中的列是固定的，比如schema 定义了name,age,sex等属性，User的属性是不能动态增加的。但是如果采用列存储系统，比如Hbase，那么我们可以定义User表，然后定义info 列族，User的数据可以分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等，如果后来你又想增加另外的属性，这样很方便只需要info:newProperty就可以了。
也许前面的这个例子还不够清晰，我们再举个例子来解释一下，熟悉SNS的朋友，应该都知道有好友Feed，一般设计Feed，我们都是按照“某人在某时做了标题为某某的事情”，但是同时一般我们也会预留一下关键字，比如有时候feed也许需要url，feed需要image属性等，这样来说，feed本身的属性是不确定的，因此如果采用传统的关系数据库将非常麻烦，况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题，在Hbase里，如果每一个column 单元没有值，那么是占用空间的。下面我们通过两张图来形象的表示这种关系：
上图是传统的RDBMS设计的Feed表，我们可以看出feed有多少列是固定的，不能增加，并且为null的列浪费了空间。但是我们再看看下图，下图为Hbase，Cassandra,Bigtable的数据模型图，从下图可以看出，Feed表的列可以动态的增加，并且为空的列是不存储的，这就大大节约了空间，关键是Feed这东西随着系统的运行，各种各样的Feed会出现，我们事先没办法预测有多少种Feed，那么我们也就没有办法确定Feed表有多少列，因此Hbase,Cassandra,Bigtable的基于列存储的数据模型就非常适合此场景。说到这里，采用Hbase的这种方式，还有一个非常重要的好处就是Feed会自动切分，当Feed表中的数据超过某一个阀值以后，Hbase会自动为我们切分数据，这样的话，查询就具有了伸缩性，而再加上Hbase的弱事务性的特性，对Hbase的写入操作也将变得非常快。
上面说了Column family，那么我之前说的Row key是啥东东，其实你可以理解row key为RDBMS中的某一个行的主键，但是因为Hbase不支持条件查询以及Order by等查询，因此Row key的设计就要根据你系统的查询需求来设计了额。我还拿刚才那个Feed的列子来说，我们一般是查询某个人最新的一些Feed，因此我们Feed的Row key可以有以下三个部分构成<userId><timestamp><feedId>，这样以来当我们要查询某个人的最进的Feed就可以指定Start Rowkey为<userId><0><0>，End Rowkey为<userId><Long.MAX_VALUE><Long.MAX_VALUE>来查询了，同时因为Hbase中的记录是按照rowkey来排序的，这样就使得查询变得非常快。
三 Hbase的优缺点
1 列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据,节省存储空间.
2 Hbase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability.
3 Hbase可以提供高并发读写操作的支持
Hbase的缺点：
1 不能支持条件查询，只支持按照Row key来查询.
2 暂时不能支持Master server的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉.
四.补充
1.数据类型，HBase只有简单的字符类型，所有的类型都是交由用户自己处理，它只保存字符串。而关系数据库有丰富的类型和存储方式。
2.数据操作：HBase只有很简单的插入、查询、删除、清空等操作，表和表之间是分离的，没有复杂的表和表之间的关系，而传统数据库通常有各式各样的函数和连接操作。
3.存储模式：HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件时分离的。而传统的关系型数据库是基于表格结构和行模式保存的
4.数据维护，HBase的更新操作不应该叫更新，它实际上是插入了新的数据，而传统数据库是替换修改
5.可伸缩性，Hbase这类分布式数据库就是为了这个目的而开发出来的，所以它能够轻松增加或减少硬件的数量，并且对错误的兼容性比较高。而传统数据库通常需要增加中间层才能实现类似的功能
Ⅲ hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中
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MapRece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
共同点：
1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储
区别：
1.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapRece jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
2.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
3.Hive query就是MapRece jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
4.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRece，Hive中的表纯逻辑，就只是表的定义等，即表的元数据。这样就可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapRece任务进行运行。
5.hive借用hadoop的MapRece来完成一些hive中的命令的执行
6.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
7.hbase是列存储。
8.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
9.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapRece计算框架。
Ⅳ 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 MapRece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。
Ⅳ hbase数据库存储的特点有哪些
特点：（1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
（2）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的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
（3）面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；？
（4）稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；
（5）数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳；
（6）数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型。
Ⅵ 为什么说HBase是列式数据库
Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。
通常，顺序读取数据要比随机访问更快。而且，硬盘寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多 (参看摩尔定律)，在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。
下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然，如果能够把数据全放在内存中，那么使用内存数据库性能会更好。
特点：
因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢，所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。
在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据，要比读取全部数据更快。
当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改，而与行中的其他列无关。
Ⅶ 传统的行存储和（HBase）列存储的区别
列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
传统的(Oracle)行存储和（Hbase）列存储的区别
这里写图片描a
1、数据是按行存储的
2、没有索引的查询使用大量I/O
3、建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源
4、面对查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求
这里写图片描述
1、数据按列存储–每一列单独存放
2、数据即是索引
3、只访问查询涉及的列–大量降低系统IO
4、每一列由一个线索来处理–查询的并发处理
5、数据类型一致，数据特征相似–高效压缩
Ⅷ 谈谈hive 和 hbase 的区别
Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL，泛指非关系型的数据库)数据库系统。区别于Hive，HBase具备随即读写功能，是一种面向列的数据库。HBase以表的形式存储数据，表由行和列组成，列划分为若干个列簇(row family)。例如：一个消息列簇包含了发送者、接受者、发送日期、消息标题以及消息内容。每一对键值在HBase会被定义为一个Cell，其中，键由row-key(行键)，列簇，列，时间戳构成。而在HBase中每一行代表由行键标识的键值映射组合。Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。
Ⅸ 从架构和功能层次说明hbase与hive的区别
共同点：
1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储
区别：
2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapRece jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。
3.想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop,如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
4.Hive query就是MapRece jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。
5.Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapRece，Hive中的表纯逻辑。
6.hive借用hadoop的MapRece来完成一些hive中的命令的执行
7.hbase是物理表，不是逻辑表，提供一个超大的内存hash表，搜索引擎通过它来存储索引，方便查询操作。
8.hbase是列存储。
9.hdfs作为底层存储，hdfs是存放文件的系统，而Hbase负责组织文件。
10.hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapRece计算框架。
Ⅹ HBase数据到底是怎么存储的
每个列簇对应HDFS中的一个单独文件，hbase不是按行存储，你想一行有多列族的情况下，就会把数据存在多个文件下，按行存储的意思，是会把行数据存在一个文件中，所以hbase是按列存储的。
应该说hbase和传统关系型数据库还是有些相似的地方，起码在hfile中hbase列族下一行的列是相邻存储的，这点跟传统关系型数据库应该是类似的。