hbase与hadoop的区别，hbase与hadoop版本对应关系

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大数据:Hadoop入门

1、hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。它可以使用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

2、【Java语言】基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。HTML、CSS与Java：网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。

3、大数据需要学的：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix等。

4、Apache Hadoop是入门点，或者我们可以说是进入整个大数据生态系统的基础。它是大数据生态系统中大多数高级工具，应用程序和框架的基础，但是在学习Apache Hadoop时，还需要事先知道一些事情。

5、大数据的学习阶段第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。第二阶段：hadoop部署进阶。

6、除此之外，还需要熟悉storm/spark/kafka、熟悉Hadoop生态系统各功能组件、熟悉源码，熟悉sparkstieaming；熟悉大数据基础架构，对流式系统、并行计算、实时流计算等技术有较深理解；熟悉python、Mahout数据挖掘和机器学习等等。

Q1: hbase的作用

1、hbase的主要用途是用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据，被广泛应用于大数据存储和实时数据查询场景。

2、时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。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。

3、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。

Q2: 数据库与hadoop的区别和联系

分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。分布式文件系统现在比较出名的有GFS(未开源)，HDFS(Hadoop distributed file system)。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。

主要是方向的差异。关系数据库技术建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型。两者反向不一样。

都是分布式并行处理，本质一样，不同的是应用场景不一样：hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。

hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。但hadoop要写mapreduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。

Q3: hadoop和hbase如何关联

1、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。

2、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。

3、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。

Q4: HBase来自谁的论文

1、HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”：一个结构化数据的分布式存储系统。

2、hbase中用hdfs来区分多版本的数据。hbase基于Google的BigTable论文，是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式数据库系统。在需要实时读写随机访问超大规模数据集时，可以使用hbase。

3、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文。访问hbase数据库表中的行一共有三种方式，分别是：通过单个行健访问、通过一个行健的区间来访问、全表扫描。

4、HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》。

Q5: hadoop有哪些优缺点

1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。

2、Hadoop的优缺点介绍：（一）优点：（一）高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖；（二）高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、优点：开源，免费，容易上手。处理批量数据，查询方便，并行性等吧。适合做简单的数据查询工作，不能很好的与用户进行交互。后期的开发和维护花费大。对数据的分析性不是很好，性能比较慢。

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