hbasecassandra性能，hbase性能指标

目前常见的大数据存储方式有哪些?

1、HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。

2、（2）基于X86架构的存储系统 平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。

3、传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

相关问答

Q1: nosql数据库的四种类型

1、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用： 内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。

2、NOSQL数据库的四大分类是指键值存储数据库，列存储数据库，文档型数据库，图数据库。

3、nocircle的四大类型为键值(KeyValue)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。

Q2: 目前哪些NoSQL数据库应用广泛,各有什么特点

1、oracle，豪无争议处于霸主地位，特点是体系健全，处理效率高，安全可靠；面对不同的应用场景，拥有针对性的解决方案，有小企业应用的单实例数据库，高可靠性应用的RAC方案，主备方式的DATAGuard方案，数据同步的goldengate。

2、非关系型数据库（NoSQL）是一种不依赖于关系模型的数据库，它提供了一种更灵活、可扩展的数据存储方式。

3、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、nosql数据库特点：易扩展 NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。

5、大数据存储和分析：NoSQL数据库适合存储和处理大规模数据集，如HBase、Cassandra和MongoDB等，这在社交媒体、搜索引擎和其他需要处理大量数据的领域中得到了广泛应用。

6、NoSQL数据库从一开始就是为了降低管理方面的要求而设计的：从理论上来说，自动修复，数据分配和简单的数据模型的确可以让管理和调优方面的要求降低很多。但是，DBA的死期将至的谣言未免有些过于夸张了。

Q3: hadoop和hbase如何关联

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。

HBase与Hadoop密切相关，因为它需要Hadoop作为底层分布式文件系统。因此，HBase版本与Hadoop版本之间的兼容性是非常重要的。在使用HBase时，应该仔细检查所使用的Hadoop版本，以确保它与HBase版本兼容。

Hadoop 使用了POSIX的设计来实现对文件系统文件流的读取。HDFS（Hadoop FileSystem）原来是Apache Nutch搜索引擎（从Lucene发展而来）开发的一个部分，后来独立出来作为一个Apache子项目。

其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。

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