实验报告HBASE编程，hbase编程题

hbase中的数据以什么形式存储

1、对象存储：HBase可以作为中等对象存储，对HDFS存储文件起到缓冲过渡的作用，减轻了NAMENODE元数据维护的压力。消息/订单存储：因为HBase提供低延时、高并发的访问能力，所以可以用于电商平台等场景的消息和订单存储。

2、HBase是一个列式存储的分布式数据库，它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。

3、由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上， 避免数据热点现象。

相关问答

Q1: hbase的特点

HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性。

容量大：HBase 分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase 的数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态地增加列，并且可以单独对列进行各种操作。

非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。

HBase的特点不包括面向行存储。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列（column-oriented）的分布式存储系统，但它并不支持直接的面向行（row-oriented）存储。

可伸缩的特点。是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。

Q2: mapreduce和hbase的关系,哪些描述是正确的

MapReduce和HBase的关系，正确的描述是：两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行，MapReduce可以直接访问HBase。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。

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。

关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

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。

正确的描述是：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许处理和分析大规模的数据集。第一段：基本定义与背景 Hadoop诞生于2005年，是Apache软件基金会下的一个开源项目。

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。

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