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hbase是否能取代mysql

暂时是取代不了的， mysql毕竟出来这么多年了，优化很完美， hbase还有很多值得改进的地方。

暂时是取代不了的，mysql毕竟出来这么多年了，优化很完美，hbase还有很多值得改进的地方。

可以代替mysql的 。将Hive与HBase整合在一起，使Hive可以读取HBase中的数据，让Hadoop生态系统中最为常用的两大框架互相结合，相得益彰。在Hive中创建HBase识别的表就可以替代mysql了。

MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。

Hive的元数据存储在RDBMS中，一般常用MySQL和Derby。默认情况下，Hive元数据保存在内嵌的Derby数据库中，只能允许一个会话连接，只适合简单的测试。全不同应用场景吧，HBase速度比Hive快了不知道多少。

虽然HBase本身不支持SQL，但是可以通过一些工具或框架（如Phoenix，Presto等）在HBase上执行类SQL查询。例如，Phoenix是一个HBase上的SQL skin，它允许你使用SQL语法进行查询，同时底层数据仍然存储在HBase中。

相关问答

Q1: 大数据技术有哪些?

1、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

2、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

3、大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。数据采集与预处理 在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。

4、大数据技术包括哪些技术如下：大数据技术有Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系四大类。

5、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

Q2: 目前常见的大数据存储方式有哪些?

1、大数据存储方式有分布式存储、存储虚拟化等。分布式存储是一种高度容错性、高吞吐量、支持批处理的数据存储方式，适用于大规模数据分析问题。

2、大数据存储的三种方式有：不断加密：任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。

3、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。

4、硬盘存储：硬盘是计算机中最常见的一种存储设备，由一个或多个磁盘盘片和磁盘驱动器组成，是一种机械式存储设备。硬盘存储用于永久存储计算机系统中的数据，通常用于存储操作系统、应用程序和用户数据。

5、首先可以对数据先进行分类，再对已分类的一般数据、常用数据、重要数据实施差异保存，并存储在不同位置，权限也根据用户具体的角色或基于新一代的。访问控制模型ABAC进行分类管理，采用私有存储与云存储相结合的模式存储。

6、大数据存储方式：存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。 分布式文件系统HDFS 是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的的数据访问。

Q3: 大数据方面核心技术有哪些?

1、大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。

2、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

3、大数据基础阶段 大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。

4、预测分析技术 这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。

5、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

6、大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

Q4: 大数据治理平台——维度管理

1、苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。

2、数据资源规划是数据治理，数据建模，数据资产管理，数据指标体系规范等工作的前置环节和必要条件，因此数据资源规划的作用至关重要，包括数据资源梳理、数据资源规划实施、数据资源可视化、数据资源分析报告四部分内容。

3、大数据平台只是把平台上数据进行储存；而数据中台更多的是将大数据平台上沉淀下来的数据进行采集、计算、存储、加工；更大程度上发掘数据的价值。

4、谈到数据治理，很多企业经常讲它是一个涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的一个综合体。没有数据治理实践经验的，一定会认为数据治理好“高大上”！又是战略、又是标准、又是文化。

5、· 改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践，确保传统数据和技术领域（包括法律、安全和合规等领域）以外的问题和需求得到一致解决。

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