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问题:关系数据库已经流行很多年,并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce,为什么需要HBase?
HDFS是Hadoop分布式文件系统。
HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。
Hbase是Hadoop database即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库,HBase基于列的而不是基于行的模式。
HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。
HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS(关系型数据库)数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
HBase 本身其实可以完全不要考虑 HDFS 的,你完全可以只把 HBase 当作是一个分布式高并发 k-v 存储系统,只不过它底层的文件系统是通过 HDFS 来支持的罢了。换做其他的分布式文件系统也是一样的,不影响 HBase 的本质。甚至如果你不考虑文件系统的分布式或稳定性等特性的话,完全可以用简单的本地文件系统,甚至内存文件系统来代替。
HBase 在 HDFS 之上提供了:
①、高并发实时随机写,通过 LSM(内存+顺序写磁盘)的方式提供了 HDFS 所不拥有的实时随机写及修改功能
②、高并发实时点读及扫描了解一下 LSM 算法,在文件系统之上有数据库,在业务层面,HBase 完全可以独立于 HDFS 来理解
.HDFS面向批量访问模式,不是随机访问模式Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题,但是,受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制,使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求
●传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题(分库分表也不能很好解决)
●传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护;空列浪费存储空间
因此,业界出现了一类面向半结构化数据存储和处理的高可扩展、低写入/查询延迟的系统,例如键值数据库、文档数据库和列族数据库(如BigTable和HBase等)
.HBase已经成功应用于互联网服务领域和传统行业的众多在线式数据分析处理系统中
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