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hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据，并提供高可靠性、高性能的读写操作。

2、数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。

3、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。

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。

相关问答

Q1: hbase能独立部署吗

是的，hbase的存储是基于hdfs文件存储系统的。如果想学好hbase，至少要知道mapreduce、hdfs、zookeeper。

不需要 ，hadoop集群只需要装好jdk，就能运行！spark也不用zookeeper，spark高可用依赖zookeeper，kafka必须依赖zookeeper。

不需要，但其余主机要配好环境就可以连接了，但有一点，如果你建hive的外表，并与hive表关联时，就需要每个节点都装，不然会有报错的。

：需要熟悉NoSQL数据库(mongodb、redis)，能够完成数据库的配置和优化；熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。

并没有真正到达所依赖的服务上。这时服务A本身仍然是能正常服务的。当然，我们针对失败请求的策略，并没有这么简单粗暴。

部署效率低：在部署Hive/HBase/Kylin之前，必须部署好Hadoop集群。和传统数据库相比，这个部署效率是非常低效的。

Q2: hbase怎么用?

1、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非 常多的NoSQL的实现。

2、HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协调工具。

3、HBase确实使用的是面向列的存储方式，而不是面向行的存储方式。首先，我们需要明白什么是面向行的存储和面向列的存储。在面向行的存储中，一行中的所有数据都被存储在一起。

4、总的来说，hbase的主要用途是存储大量的非结构化和半结构化数据，提供高速的读写操作和数据压缩加密功能，并支持灵活的数据模型。这使得它在大数据存储和实时数据处理场景中非常有用。

5、：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

6、HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。

Q3: Centos如何获取软件包?

直接通过服务器的知识库安装，比如centos的yum，Ubuntu的apt-get等等。 rz-sz软件上载本地程序到服务器，然后安装。通过wget来获取网络的安装包，这是本篇博客的重点。

如果想要rpm包，需要先安装yum-utils，然后用yumdownloader命令重新下载一个安装包。

CentOS 自带的四个官方源中，默认打开的有 base、updates、extras，这三个源中包含了约 9000 个软件包，是最稳定、也是最值得信赖的源。

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