hbase与其他组件的关系，hbase主要由多个组件构成

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hive,impala,kfk,hbase,mitaka的关系是怎样的

从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。

Q1: Hbase与HDFS是什么关系?

1、与HDFS不同的是，HBase是建立在HDFS之上的，它可以提供实时的、随机的、读写操作。同时，在数据访问上，HBase提供的是键值对访问模式，而不像HDFS是以文件为单位进行访问。

2、hbase的副本与hdfs的副本之间没有任何关系。hbase的副本是对历史数据的备份，是新旧数据，而非相同数据的copy；hdfs的副本是同一数据的copy。hbase的数据文件存放在hdfs上，但是在hdfs上具体如何存储对hbase是透明的。

3、HBase依赖Zookeeper提供消息通信机制。与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，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。

4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库，通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的，由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的数据。

5、在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

6、其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。 hadoop是分布式文件系统吗是的 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。

Q2: mapreduce与hbase的关系,哪些描述是正确的

1、MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

2、HBase是Hadoop生态系统的一部分，又其他框架如PIG， HIVE等的支持，而Cassender上运行mapreduce相对比较复杂的。总体上来说，Cassender或许在存储上比较有效，但HBase的数据处理能力更强些。

3、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。

4、HBase采用HLog来保证系统发生故障时，能够恢复到正确的状态。HLog是磁盘上面的记录文件，它记录着所有的更新操作。

5、此处的TableMapReduceUtil是hadoop.hbase.mapreduce包中的，而不是hadoop.hbase.mapred包中的。

Q3: 数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系

1、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。

2、同时，分布式存储系统还需要提供高效的数据访问接口，以便用户能够方便地读取和写入数据。 Hadoop：Hadoop是处理大数据的一个开源软件框架，它包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两个核心组件。

3、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

Q4: hive和hbase有什么关系和区别

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MapReduce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。

HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

对于hive主要针对的是OLAP应用，注意其底层不是hbase，而是hdfs分布式文件系统，重点是基于一个统一的查询分析层，支撑OLAP应用中的各种关联，分组，聚合类SQL语句。

和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。

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