hbase适合村用户数据吗，hbase适合存储什么数据

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、HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。

3、深入了解 HBase：NoSQL 数据库的魅力与核心原理HBase，这个强大的分布式 NoSQL 数据库，凭借其在大数据存储、高并发写入和实时查询方面的卓越性能，成为数据处理领域的热门选择。

相关问答

Q1: 什么时候才应当使用HBase

用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

首先，要确认有足够多的数据存入HBase。

有了HDFS（Hadoop Distributed File System）之后，确实可以满足大规模数据存储和处理的基本需求，它提供了跨机器的数据共享和数据分布式的存储能力。

你只需要 告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char，varchar，int，tinyint，text等等。但是你需要注意HBase中不包含事务此类的功 能。

Q2: hbase不适合哪些应用场景

答案： HBase本身不能直接画实体关系图，但可以借助第三方工具进行绘制。解析：HBase是一个开源的非关系型数据库，与传统的关系型数据库不同，它采用列族存储结构，数据以键值对（key-value）形式存储。

最后，淘宝大部分工程师是java背景的同学，因此hbase的api对于他们来说非常容易上手，培训成本相对较低。当然也必须指出，在大数据量的背景下银弹是不存在的，hbase本身也有不适合的场景。

如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。6：Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。

关键的应用场景在于，当涉及到用户行为追踪和个性化推荐时，HBase展现出了其独特价值。例如，用户信息和喜好数据的存储，原本可以通过SQL结构化，但用户信息的变更频繁，如地址迁移。

Hbase不适合解决所有的问题：首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。

Q3: HBase和MongoDB那个更适合海量实时小数据?

所以感觉如果只是用于海量实时的小数据那么MongoDB可能会好点，但是如果还需要对数据进行统计分析，那么最好还是考虑统计分析的因素。如你使用mapreduce进行数据统计分析，那么hbase可能会更好些，虽然MongoDB也支持mr。

HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念，这是与RDBMS相同的地方，但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统，具有高可靠性、高性能。

HBase HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

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